Personality traits and craving in patients undergoing alcohol withdrawal treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use disorder (AUD) is a public health problem in France. Links between personality dimensions and AUD have already been established, but few studies focused on individuals seeking alcohol withdrawal. The main objective of the study was to describe the personality profile of patients seeking alcohol detoxification in a complex residential care unit. The secondary objective was to investigate the relationship between personality dimensions and alcohol craving. METHOD: The observational longitudinal exploratory study included 88 patients with AUD who were hospitalized during alcohol withdrawal treatment. Personality dimensions (125-item Temperament and Character Inventory, TCI), alexithymia (French scale for assessing alexithymia), craving (the Obsessive Compulsive Drinking Scale), anxiety (the Hamilton Anxiety Rating Scale), depressive symptoms (the Beck Depression Inventory) and cognitive dysfunction (the Montreal Cognitive Assessment) were assessed using the specified instruments at the time of withdrawal and 3 months later. Carbohydrate Deficient Transferrin and Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) levels were also measured at baseline and 3 months later. RESULTS: Among 76 patients assessed, 29 relapsed at 3 months. Relapsers showed higher novelty-seeking (mean ± SD = 63.2 ± 11.4 vs. 54.6 ± 10.8, p = 0.011), higher self-directedness (70.3 ± 9.1 vs. 63.0 ± 8.7, p = 0.009), and lower harm avoidance (48.7 ± 9.8 vs. 57.9 ± 10.5, p = 0.015). Logistic regression identified novelty-seeking as the strongest predictor of relapse (OR = 1.06, 95 % CI [1.01-1.11], p = 0.025). CONCLUSION: High novelty-seeking emerged as the main predictor of relapse three months after withdrawal. Although self-directedness appeared elevated in relapsers, this likely reflects transient self-regulation fostered by inpatient treatment rather than long-term resilience. Considering personality profiles in early recovery could help tailor relapse-prevention strategies in alcohol use disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».