气质和性格对中国非临床人群抑郁症状的影响

摘要

客观的。为了检验在非临床中国人的人格特质和抑郁症状之间的关系。方法。我们在中国招募了469名非临床参与者。他们填写了中文版气质性格量表(TCI)和抑郁自评量表(SDS)。使用结构方程模型对7个TCI量表和3个SDS子量表得分之间的关系进行评分(基于Shafer对SDS项目因子分析的元分析)。这是基于以下假设:三种抑郁分量表可以用气质和性格分量表预测，而性格分量表可以用气质分量表预测。结果。阳性症状得分以低自我定向度(SD)、合作度(C)、奖励依赖度(RD)、持久性(P)和年龄较大为预测指标。阴性症状得分只能由年龄较大的人预测。躯体症状得分以高SD预测。结论。抑郁症状与气质和性格模式有不同的相关性。TCI评分预测的主要是阳性症状评分。伤害规避(HA)对阳性症状得分的影响可以由低SD和低C介导。

1.介绍

抑郁症是许多国家最普遍的精神障碍。作为抑郁的危险因素，人格已经被广泛研究。从人格的角度理解抑郁症最有希望的理论之一是克隆格的生物社会人格模型。这一研究来自行为遗传学、神经药理学和心理学，并为抑郁症的病因学提供了见解。1- - - - - -3.]。这种模式的posits 7个性特质：四种气质维度（求新求（NS），伤害回避（HA），奖赏依赖性（RD）和持久性（P））和三个字符的尺寸（自指向性（SD），合作性（C），以及自我超越（ST））。气质是由遗传结构和本身表现为一个人的行为的可遗传分量确定。它指的是反光的情绪反应。性质是指自我认同，它是通过社会化进程主要收购，但最近的研究还发现，以个性发展的遗传贡献。字符被认为气质被诱发。两个维度的这种相互作用增强整个生命周期中一个人的自我概念的认知学习[4]。

有许多报道表明高HA和低SD可预测抑郁症[5- - - - - -12，尽管在一些研究中发现气质和性格的其他分量表与抑郁有关。

几乎所有关于人格特质和抑郁之间关系的研究都是假设抑郁是一种同质的状态。然而，抑郁症病状因素分析普遍发现，抑郁症病状由少数几个症状组成。因此，从人格特质是否预示抑郁到人格特质预示抑郁综合症，可能需要一个新的范式。这里还应注意的是，研究表明，临床人群和非临床人群的抑郁症状构造在性质上是相同的[13]。在抑郁症临床和非临床人口之间的区别是症状严重程度[14,15]。

关于抑郁和性格(尤其是气质和性格)之间关系的研究的另一个问题是，以前的研究将气质和性格领域同时用于预测抑郁。然而，Cloninger认为气质是一套反映性格发展的情感。因此，我们可以推测气质对抑郁的影响可能不是直接的，而是通过性格来调节的。因此，气质亚量表得分与抑郁得分之间的0级相关性可能是假的。这一点很少得到实证研究。

摘要本研究旨在探讨非临床中国人的人格特质与抑郁症状之间的关系。我们关注气质通过性格对抑郁的中介作用以及与抑郁综合征的差异相关性。

2.方法

2.1。参加者和程序

本研究的数据来自486名居民北京市，沉阳市和大连市的人口来（所有的城市都位于中国的东北地区）。我们分配500套调查问卷，并在上述三个城市分别邮资信封三家公司的上班族。有效问卷由469名参与者返回。他们是235个人和234名女性。他们的年龄在18岁和81岁之间不等。男人稍微但显著（,)老(;)多于女性(;)。

2.2。措施

2.2.1。气质和性格

的气质和性格库存（TCI）2被用来评估性格的两个方面——气质和性格。禀性，是一种适度遗传和稳定的一生，指的是对经历的自动情绪反应。这包括四个维度，NS、HA、RD和p。性格指的是在目标和价值观上的自我感知和个体差异，这些目标和价值观影响着自愿的选择、意图和人生经历的意义。这也是适度遗传的[16]但社会文化学习的影响，成熟的整个生命渐进的步骤。这个因素包括SD，C，和ST。我们使用了144项中国版的TCI的[17]。TCI的每个量表(NS、HA、RD、P、SD、C和ST)由20个项目组成。原始版本中的每一项都用2分的尺度(“是”或“不是”)来打分。在这项研究中，项目使用5分制进行评分(1 =“非常不可能”到5 =“非常可能”)。这是因为5点量表比2点量表更适合进行因子分析。

2.2.2。萧条

自评抑郁量表（SDS）18被用来评价抑郁情绪。由因子分析选取的20个项目组成。它已被翻译成广泛的语言，其有效性和可靠性跨文化已被彻底评估。自有关可持续发展指标的原始报告发出以来，当局一直致力评估可持续发展指标的因素结构[19- - - - - -21]，并已发现许多因素结构模型。

2.3。统计分析

我们遵循的谢弗的[结果20] SDS该确认三个分量 - 正，负，和躯体症状的荟萃分析。阳性症状量表包括“喜欢的事情”（20项），“觉得自己有用，需要”（17项），“我的生活是相当满”（第18项），“头脑是清醒如初”（第11项），“容易做出决定”（第16项），‘充满希望的未来’（第14项），‘容易做的事情’（12项），‘我喜欢有魅力的男人/女人’（第6项），和“感觉最好在早晨”（第2项）。阴性症状量表包括“有哭的咒语”（第3项），“心灰意冷，悲伤，蓝”（第1项），“比平时更容易激怒”（第15项），“焦躁不安，难以保持平静”（第13项），“累没有理由”（第10项），“有睡眠问题”（第4项），“心脏跳动比平时快”（9项），和“其他人更好，如果我死了”（第19项）。躯体症状量表包括“我减肥”（第7项），“吃多少像往常一样”（第5项），以及“为便秘烦恼”（第8项）。

我们试图通过增加属于每个分量表项目的成绩创造了SDS的三个分量。然而，阳性症状项目6，项4 9 15和阴性症状19，以及躯体症状项目7进行反向与每个总得分的其他项得分相关;因此，他们被排除在求和创建因子得分。

为了分析抑郁综合征与气质性格量表的关系，我们检验了本研究中使用的所有变量的均值、SDs和内部一致性(以Cronbach’s alpha系数衡量)。然后我们把它们都联系起来。由于多重比较，我们将alpha水平设置为0.001而不是0.05。

抑郁和人格量表之间的关联进行了研究有以下假设。因为Cloninger假设字符域将开发基于气质域配置文件，我们假定所有的气质量表所预测的字符域尺度和抑郁症状尺度上。我们还假定，性格域尺度会预测抑郁症状量表。参与者的性别和年龄预计将预测所有的个性和抑郁症状量表。根据这些假设，我们创建了一个结构方程模型（SEM）（图1)。

采用SPSS 18.0和AMOS 18.0进行统计学分析[22]。所述CFA模型的拟合在卡方（CMIN）而言，优度拟合指数（GFI），调整优度拟合指数（AGFI），比较拟合指数（CFI），和均方根检查近似（RMSEA）的误差。根据传统的标准，般配将由CMIN来指示/ DF <2，GFI> 0.95，AGFI> 0.90，CFI> 0.95，RMSEA <0.05;可接受的配合通过CMIN / DF <3，GFI> 0.90，AGFI> 0.85，CFI> 0.85，RMSEA <0.10 [23]。

3.结果

3.1。在TCI和SDS量表的特点

表格1示出的装置，SDS和内部所有的SDS和TCI量表评分的一致性。三个SDS量表的信度的α系数0.44和0.80之间。那些七TCI尺度的范围从0.41到0.81的气质规模和0.65至0.82的字符尺度。

TCI与SDS量表之间的相关关系见表1。HA高和低SD只与阳性症状得分，但与阴性以及躯体症状评分意外扭转了显著相关。间的SDS分量表得分，阳性症状得分反比于负和躯体症状评分相关，而后者两个分数呈正相关。其中气质分量表，NS和HA呈负的P相关而字符分量表中，SD呈正下用ST相关和逆。气质和性格分量表之间，NS和HA呈负与SD和C相关;RD被以C相关;p在与SD，C，和ST相关。

3.2。人格与抑郁关系的SEM路径分析

我们假定与该这么做，因为在二元相关观察显著相关的SD C和ST的错误变量之间的P以及NS和HA的错误变量之间的协方差的原始模型。这个模型产生CMIN / DF = 1.8，GFI = 0.996，AGFI = 0.950，CFI = 0.996，和RMSEA = 0.042（90％CI = 0.000-0.081）。这些指标表明与数据模型的一个不错的选择。

在这个模型中(图)2)，阳性症状得分以低C、SD、RD、P和年龄预测;阴性症状得分只能由年龄来预测;躯体症状得分以高SD预测。低NS和低HA预测SD和C;C由RS和女性预测;高NS、高HA、高P和年龄对ST有预测作用。

4.讨论

据我们所知，这项研究是第一个检查TCI规模和抑郁症的不同证型的差关联。我们也研究过这个问题采取Cloninger的建议，考虑到这个角色的发展基础上的气质。

抑郁症已经被认为是不同的症状编译。有许多研究采用多种评价手段展示的抑郁症状的几个因素。但它一直不是很常见检查的风险因素等环节的人格特质，如将抑郁症状为离散综合征后这项研究。我们的研究显示，3次抑郁症状得分，在与TCI因子得分正，负，和躯体症状评分，有独特的联系。

高HA和低SD通常被报道与抑郁有关。然而，我们的研究表明，在双变量分析中，高血凝素和低SD仅与阳性症状得分相关。这表明缺乏积极情绪(比如“享受事物”、“早上感觉最好”)和认知能力(“感觉自己有用、被需要”、“我的生活很充实”、“头脑一如既往地清晰”、“容易做决定”、“对未来充满希望”、“容易做事情”)与这种人格特征模式有关。

HA是气质特点是展示连接到抑郁症许多研究[7,9,11,12,24- - - - - -37]。只有少数研究得出了相互矛盾的结果[38,39]。然而，高血凝素并不是抑郁症特有的。据报道，它与恐慌症有关[40]， 社交恐惧症 [41，特定恐惧症[42]，强迫性强迫症[43- - - - - -45]，创伤后应激障碍[46，神经性厌食症[47]， 神经性贪食症 [46,48]、躯体化障碍[49，身体畸形恐惧症[50,精神分裂症51，原发性失眠症[52],疼痛[53，注意缺陷/多动障碍[54,55]，自闭症谱系障碍[54，以及一般的焦虑[12]。因此，高HA可能是焦虑，而不是抑郁症非特异性特质本身。在这项研究中，高血凝素与情感综合症无关，而与认知综合症有关。因此，高血凝素可能是认知功能障碍的风险因素，进而使个体容易焦虑(如担忧、悲观、害羞、恐惧和怀疑等)[56不同类型的精神病理学。

本研究的另一个独特发现是，高血凝素与任何抑郁症综合征评分没有直接联系。HA预测低SD和低C，而低SD和低C又预测阳性症状得分。因此，低SD和低C介导了HA对阳性症状得分的影响。

与高血凝素一样，低SD也被认为是抑郁的危险因素[7,9,11,12,24- - - - - -36]。再次，低SD是不是一个危险的因素具体的抑郁症。低SD据报道，与许多其他轴我相关和Axis II疾患。在本研究中，低SD是与缺乏积极的情绪和认知。因此，较低的SD可能是心理失调的非特异性危险因素。

低RD和P在一些研究中也报告了抑郁症的一个危险因素[12,24,27,29,34]。在这项研究中，低RD和P仅与阳性症状得分相关。

阳性症状分数也与低C在这项研究中。这在以前的一些研究[呼应7,9,12,26- - - - - -29,32,34]。与他人缺乏亲密关系的人可能更容易感到抑郁。合作特质强调协调、和谐、团结等。低C可能意味着不懂世故，不协调，甚至不合群，从而导致人际关系差或社会支持低。在这种情况下，当一个人受到危机或打击时，如果没有足够有效的社会支持或情感平台，就可能处于积极情绪或认知缺失的状态。

这项研究的独特之处在于检查了TCI亚量表得分与三种抑郁综合征得分之间的差异联系。以往的大多数研究考察了TCI亚量表得分与抑郁症整体严重程度的关系。他们很少研究这种关联在不同的抑郁症症状。我们的研究表明，低SD、低C、低RD、低P可以预测积极情绪和认知缺失，但TCI亚量表得分中除SD外，其他均不能预测阴性症状得分。出乎意料,高SD控制所有其他变量的影响后，预测躯体症状分数的严重性。这是我们没有想到的和没有困难无法解释。The negative symptoms scores (i.e., “have crying spells,” “feel downhearted, sad, blue,” “restless and cannot keep still,” “tired for no reason”) are thought of as core symptoms of depression and yet were predicted by none of the TCI subscales but by older age. Our study suggested different personality dimensions would predict different syndromes of depression.

本研究的局限性应予以考虑。本研究为横断面研究。因此，结果可能不表明因果关系。路径模型中假设的链接是假设的，因此可以从相反的方向进行解释。采用一套测量方法(例如:[57可以澄清因果关系的问题。本研究的另一个缺点是严重依赖自我报告问卷。结构式访谈可以更好地评估抑郁。第三个缺点是我们只使用了非临床人群。对临床人群的研究可能会揭示不同的结果。

虽然我们依靠的谢弗[荟萃分析20] SDS的因子结构,使它容易使国际比较,仍有待进一步研究的因子结构是否由SDS抑郁症状如测量在中国人口会在西方国家报道的一样。例如，内部一致性对阳性症状得分是好的，但对其他两个SDS亚量表得分是公平的，甚至更差。SDS的因素结构是以日本人口为样本的[19,21]，其中有北村和同事[58]报道了日本相当大的人口(超过20,000)的SDS的因素结构。探索性因素分析得出三个因素:情感因素、认知因素和躯体因素。他们的情感因素包括的项目,如“感到沮丧,难过的时候,蓝”(项目1),“哭法术”(3项),“心跳比平时快”(9项),“没有理由累”(10项),“焦躁不安,不能保持安静”(13项),“比平常更易怒”(15项),和“他人更好如果我死”(19项)。因此，该因子对应于Shafer的[20阴性症状。Kitamura等人的[58认知因素包括“对未来充满希望”(第14项)、“容易做决定”(第16项)、“感觉自己有用、被需要”(第17项)和“我的生活很充实”(第18项)。因此，该因子对应于Shafer的[20]阳性症状。Kitamura等人的[58体细胞因子包括诸如“吃多少像往常一样”（第5项），“我喜欢有魅力的男人/女人”（第6项）和“容易做的事情”（12项）。这个因素从谢弗的[差异20躯体症状。因此，东亚国家的SDS的因素结构可能与其他国家没有太大的差异，与西方国家也没有太大的差异。

这项研究的另一种方法关注的是TCI因子得分的比较差的内部一致性。信度的α超过0.70的HA，P，SD和ST。在西方国家，如TCI开发个性使用的措施应谨慎在非西方国家像中国这样在申请时予以考虑。我们使用中国版的TCI产品，其措施的早期版本之一。我们应该在今后的研究中使用修订后的TCI（TCI-R）。

最后，我们应该对结果的稳健性非常谨慎。理想情况下，我们应该在中国争取更多有代表性的人口。可能需要考虑重新采样的方法，如bootstrapping。然而，自举可能会放大数据集中不寻常特征的影响，并不是补偿数据不具代表性的神奇手段[5943页)。

考虑到这些方法上的缺陷，本研究认为抑郁症综合征与气质和性格模式存在差异，气质对抑郁症的影响是通过性格介导的。

致谢

本项目由四川省哲学社会科学规划基金会(SC07B060)、中岛平和基金会(2010年)、四川省教育厅社会科学与人文基金会(CSXL71003)资助。

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