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Enregistrement W4402463635 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1443278

The role of affective temperaments in self-care and medication adherence among individuals with bipolar disorder: a moderation analysis

2024· article· en· W4402463635 sur OpenAlexaff
Giulia Visalli, Grazia Longobardi, Anna Maria Iazzolino, Martina D’Angelo, Valeria Di Stefano, Pasquale Paribello, Luca Steardo, Mirko Manchia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationTemperamentBipolar disorderPsychologyClinical psychologyPsychotherapistPsychiatryMoodPersonalitySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Affective temperament, defined as the fundamental predisposition from which normal affective states originate or as the constitutional core of personality, play a crucial role in mood disorders, particularly bipolar disorders. Understanding the relationship between temperaments, treatment adherence, and self-care is crucial for effective management and improved clinical results. Objectives: This study aims to (1) assess the correlation between affective temperaments and treatment adherence, (2) investigate the relationship between affective temperaments and self-care abilities, (3) identify predictors of treatment adherence, and (4) explore the moderating effect of self-care on the relationship between treatment adherence and depressive temperament in individuals with bipolar disorder. Methods: A cross-sectional study was conducted with 231 individuals diagnosed with bipolar disorder (BD) type I (N=160) and type II (N=71). The participants were evaluated using the following psychometric tools: Temperament Evaluation of Memphis, Pisa, and San Diego (TEMPS) to assess affective temperaments, Personal and Social Performance Scale (PSP) to evaluate social functioning and self-care abilities, and Morisky Medication Adherence Scale (MMAS) to measure treatment adherence. The study involved statistical analyses to examine correlations, identify predictors, and explore moderating effects. Results: The findings revealed significant correlations between affective temperaments and both treatment adherence and self-care abilities. Specifically, hyperthymic temperament was positively associated with higher treatment adherence, whereas cyclothymic and depressive temperaments were linked to lower adherence. Self-care abilities were found to mediate the relationship between depressive temperament and treatment adherence, suggesting that improved self-care can enhance adherence in individuals with depressive temperament. Conclusions: Affective temperaments significantly influence treatment adherence and self-care abilities in individuals with bipolar disorder. The mediating role of self-care highlights the importance of developing targeted interventions to improve self-care practices, thereby enhancing treatment adherence and overall well-being. Personalized treatment strategies based on temperament assessments could lead to better clinical outcomes and quality of life for individuals with bipolar disorder.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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