Associations of Common Mental Disorders with Personality Traits Over a 17-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Changes in personality traits are not unusual, and common mental disorders (CMDs), such as anxiety, depression, and alcohol use disorder, may play a role. In a large population sample of 55,056 individuals, we examined the associations of CMDs recorded in a national registry over 17 years with self- and informant-rated Big Five personality traits. Besides comparing diagnosed and undiagnosed individuals, we considered the number and timing of the CMD records. Those diagnosed with a CMD during the 17-year period differed from undiagnosed individuals by about 0.50 SDs higher neuroticism and slightly higher openness. For neuroticism, the difference from undiagnosed individuals was greater for those with more recent and more numerous diagnoses, whereas for openness, the association did not depend on the number or timing of diagnoses. These findings are consistent with increased neuroticism in response to mental health issues, which may take more than a decade to gradually return to the baseline, and with less open people being less likely to seek help for mental health issues. We also found evidence consistent with temporary decreases in extraversion and conscientiousness in response to depressive disorder. The findings were consistent across self- and informant-ratings, suggesting they were not assessment artefacts. This study, the largest to date, suggests that some personality trait changes in response to mental disorders may persist for at least a decade, much longer than previously thought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».