气质和性格的影响资料在抑郁和焦虑状态和特征:日本青年人群的前瞻性研究

文摘

客观的。检查气质和性格的影响资料状态和特征在一个日本青年人口抑郁和焦虑。方法。日本大学生征集参与两个摇研究与评估执行时间1 (T1)和时间2 (T2),由五个月的时间间隔。共有184名学生完成了日本版本的气质性格量表(TCI) T1和医院的焦虑和抑郁量表在T1和T2(了)。我们提出两个潜变量,抑郁和焦虑特征,由T1和T2有抑郁和焦虑分数,分别。我们还提出,气质域特征预测字符域特征,和所有的人格特质与抑郁和焦虑特质和还预测T2抑郁和焦虑。结果。结构回归模型表明,(1)只追求新奇的个性预测T2高焦虑分数,(2)抑郁和焦虑特质与高伤害回避和低self-directedness,和(3)特质抑郁症与高自我超越,而特质焦虑与低回报依赖,持久性和合作性。结论。特征关联TCI分量表与抑郁和焦虑之间仅限于特征而不是抑郁和焦虑的状态方面。

1。介绍

1.1。抑郁和气质和性格域

自人格(seven-factor模型的介绍1)和气质性格量表(TCI) [2),许多调查检查了气质和性格特征的抑郁和焦虑之间的联系。这些表明,抑郁症患者的得分更高,避免伤害(HA)和低self-directedness (SD)比那些没有抑郁症。然而,大多数的这些报告用横断面研究设计(3- - - - - -17]。这些研究并没有摆脱抑郁状态的影响TCI的自我报告。几项研究后抑郁症患者之前和之后他们获得了缓解。各种调查报告postremission SD(增加了18,19),减少了哈(20.),或两者(21- - - - - -24]。然而,在缓解抑郁症患者仍然显示更高的哈(19,20.,22,25],降低SD [26,27),或两者(23,24,28- - - - - -30.与正常对照组相比。

HA和SD分数的变化前后缓解表明这些TCI子量表分数可以影响情绪的主题在填写问卷。然而,TCI的显著差异分数在抑郁症患者和正常对照组之间,即使在缓解,表明抑郁严重程度可能包含两个组件:一个来自抑郁和其他的依赖影响的影响内在的人格特质与抑郁症之间的联系。

这个问题可以通过纵向研究进一步澄清。这样的研究可以预测抑郁的发生或抑郁严重程度的后期跟踪通过使用基线TCI子量表分数在控制了基线抑郁严重程度。这可能排除国家依赖TCI当前抑郁严重程度得分的影响。例如,Naito,木岛,Kitamura [31日]研究大学生两次为期三个月的时间间隔。他们发现,在控制了T1抑郁严重程度、抑郁时2可以解释为低SD在时间1而不是分数高分数。在12个月的随访研究中,Cloninger, Svrakic, Przybeck [32)发现,高HA和低时间1 SD解释44%的方差的变化时间1和2之间的抑郁。农民和斯利(33)进行了四年的随访研究的500多名社区居民。他们将参与者分成那些抑郁和那些没有基于定义的分界点流行病学研究中心抑郁量表。他们发现,参与者与抑郁症严重程度是低时间1但高时间2得分低于SD (RD),以及奖励依赖和合作(C)较低的比抑郁严重程度* 1和2。最近,Josefsson et al。34)社区居民为10年。他们发现高哈时间1分数预测抑郁严重程度在时间2。文学因此表明抑郁严重程度可能与低SD和高哈。

1.2。焦虑和气质和特征域

焦虑症也被研究与TCI人格特质的关系。恐慌症的人得分高在SD (HA和低35,36]。强迫症患者的特点是高哈(37- - - - - -39)、低SD (40),或两者(12,41- - - - - -43),以及,在一些研究中,低NS (12,41)、低RD (43],或低C [12,41- - - - - -43]。恐惧症的障碍也以高HA和低的结合SD (40,44除了低C和圣[45]。特定恐惧症与高哈(40]。高HA和低的结合SD在患有创伤后应激障碍(46]。焦虑的症状通常与低SD (16和高哈10,47]。

1.3。方法论的注意事项

尽管上述纵向研究优雅控制状态依赖的TCI抑郁严重程度得分通过多元回归分析,他们从缺陷可能不是免费的。首先,在这样的回归分析,抑郁症的严重性时刻2主要是解释为1,且仅剩余方差时间2是由严重的TCI的分数。因此,部分时间1抑郁和人格特质之间的协方差,其内在相关协会可能被视为依赖政府的一部分影响,导致可能低估真正的预测能力的性格特征后抑郁严重程度。

第二,这些分析都是基于假设抑郁严重程度完全是一种“状态”措施。有争论,抑郁,焦虑,可能由特征和剩余组件。特征分量是一个暂时的稳定分量反映持久的个人特点。剩余组件,另一方面,是一个变量,反映了当前的情绪状态。我们观察的状态是这样的合并这两个组件。Ritterband和Spielberger48,49)声称,如焦虑、抑郁是可分的特质和盈余(他们称为“状态”)组件。使用国家抑郁和特质抑郁症自我心理分析问卷的分量表,无尽的et al。50)报道,贝克抑郁量表、自我报告测量抑郁,相关与Trait-Depression子量表得分超过国家萧条子量表的分数。然而,特质性抑郁量表(51当前(即]简单地询问参与者。像往常一样,状态)。、特质)条件。因此这两个相互影响。我们认为很难研究参与者情绪的特征和剩余元素区分开来。相反,我们认为,个体经历的情绪在一个给定的时间点可以统计分为持久的特征分量和暂时的剩余分量。这可能是实现通过结构方程建模(SEM),稍后讨论。

第三,多元回归分析假设所有错误的变量都是免费的。这是一个难以置信的假设。错误可能会模糊,否则应清楚地观察到的东西。因此,添加错误变量在SEM可以减少这类偏见的一种方式。

第四,过去调查一般只测量抑郁。然而,不断曝光的抑郁和焦虑之间的关系表明,解释结果的时候需要谨慎关于抑郁症和TCI子量表分数之间的关系,因为它可能会困惑焦虑分数。

最后,许多先前的研究同时进入规模TCI气质和性格的分数进入回归方程。然而,Cloninger的心理生物学模型的基本假设,Svrakic, Przybeck [1)是,气质性格发展提供了依据。日本人口(31日,52),例如,低HA与高SD和C;高路与C;高追求新奇的个性(NS)与高自我超越(ST)相关联。因此,气质特征的影响,如高HA抑郁症可能直接或由一个性格特征,如降低SD [53]。

1.4。目前的研究

考虑这些批评的纵向研究关于抑郁症的预测从基线TCI分数,我们进行了一项研究,大学生抑郁和焦虑两次问卷包含管理措施,由五个月的时间间隔。

在结构方程模型中,我们创建了潜变量组成的特征的抑郁和焦虑(图组件1)。观察(即。,state) depression and anxiety scores consist of two components. One is the trait component, which is stable over the course of the investigation. The other is the surplus component, reflecting temporary ups and downs in mood. This component is unstable and is possibly responsive to the environment immediately before the assessment. We posited correlations between the trait depression and anxiety scores and the TCI subscale scores. This is because there are two alternative possibilities: mood effects on the self-report of the TCI and a real association between mood and personality. Then we posited that the three character subscale scores—SD, C, and ST—would be predicted by the four temperament subscale scores. This reflected the assumption that character develops based on temperament. Finally, we hypothesized that all seven TCI subscale scores would predict the states of depression and anxiety at Time 2.

2。方法

2.1。参与者

日本熊本大学学生征求了参与双波研究。问卷分发给新生上大学后5月(T1), 5个月后(T2)。时间1,525份问卷被发放的240(46%)可用问卷返回。这些学生,184名(77%)学生回应时间2。这184个学生的数据被用于后续的分析。没有回应的学生之间的差异在两次(N= 184)和只回应时间1 (N= 56)的年龄,性别,和医院焦虑和抑郁量表,TCI子量表评分时间1除了伤害回避略有上升,在这些学生回答的两个测量场合。184名学生的年龄从18岁到30岁不等。其中包括61名男性和123名女性。(标准差)的平均年龄是18.7(1.0),在观察到男人和女人之间没有区别。

2.2。测量

2.2.1。气质和性格维度

TCI (1)被翻译成日语52与Cloninger教授的许可)。日本项目是由一个人重新翻译回英文不知道原来的英语为了让原作者验证措辞。TCI及其前身,立体的人格问卷,已广泛应用在日本病人和nonpatient人口(54,55]。TCI措施四个气质dimensions-NS,哈,RD,和持久性(P)——三个字符dimensions-SD, C,和圣有研究日本版本的内部一致性和因子结构52,56,57]。这些物品在T1检查。

2.2.2。抑郁和焦虑

医院焦虑和抑郁量表(有58])是一个自我评定仪器用来测量消极情绪。已经由14个项目;焦虑(HADS-A)和抑郁(HADS-D)分量表每个包括七项。的心理属性日本版本的有59]报告[60]。已经被包含在T1和T2调查。

2.3。统计分析

我们计算每个变量的平均值和标准偏差用于这项研究和检查每一对变量之间的相关性。然后,我们构建了一个使用SEM路径模型基于我们的研究假设(图1)。我们提出,(1)性格抑郁,一个潜变量,将由T1和T2 HADS-D;(2)特质焦虑,另一个潜变量,将由T1和T2 HADS-A;(3)相关的所有气质分量表将所有的角色分量表;(4)所有的TCI分量表将预测T2抑郁和焦虑;(5)性格抑郁和焦虑会与所有的TCI分量表(或他们的错误变量);(6)所有的TCI分量表与T2抑郁和焦虑;(7)抑郁和特质焦虑特质将相互关联(图1)。

协方差显示添加了更多修改指标如果这样添加合适的临床和研究假设。与数据模型的适合在用卡方检验(CMIN),比较适合指数(CFI),均方根误差近似(RMSEA)。根据常规标准,适合将由CMIN / df显示< 2,CFI > 0.97,和RMSEA < 0.05,一个可接受的适合CMIN / df < 3, CFI > 0.95,和RMSEA < 0.0861年]。所有统计分析进行了使用社会科学统计软件包(SPSS)版本19.0和19.0阿莫斯。

2.4。道德的考虑

这个项目是经伦理委员会批准熊本大学研究生院医学科学。

3所示。结果

本研究中使用的所有变量之间的相关性如表所示1。在二元关系,有些TCI子量表得分与对方。因此,高NS与低哈,低磷、低SD,圣哈高与低SD和低圣高路与高P和高C P与圣高SD和C是彼此相关的。

T1和T2 HADS-D HADS-A明显与HA和反向SD和c .此外,T1和T2 HADS-A与RD呈负相关。T1 HADS-A与P负相关,和T2 HADS-D与圣(表1)。

因为有重要的许多变量之间的相关性研究在这项研究中,我们创建了一个原始路径模型(图1)。根据修改指标以及理论考虑,我们添加了NS和哈之间的相关性,NA和P之间,RD和P之间误差变量之间的相关性,还添加了SD和C和圣。

我们最终的路径模型可以视为好:CMIN / df = 2.01, CFI = 0.991, RMSEA = 0.074(图2)。正如预期的那样,许多一些气质量表预测的特征尺度:重要的路径被发现从NS SD和圣;从哈到SD, C和圣;从采访到C;从P对圣几TCI量表分数被发现与分数相关的抑郁和焦虑特征:抑郁和特质焦虑特质都与高HA和低SD有关。此外,性格抑郁与圣高有关,而特质焦虑与低RD, P,和c . T2有分数,只有T2焦虑分数预测的高NS。

4所示。讨论

这个纵向研究的主要发现是,它不是盈余组成部分的抑郁和焦虑情绪测量而是特征主要是与TCI子量表的分数。因此,性格抑郁与高HA和低SD,以及圣高特质焦虑是同样不仅与高HA和低SD,但也较低的RD, P,和C。

HA和低SD高的人可能会以抑郁和焦虑特质,是他们的个性的一部分。这样的人可能更容易患临床心境和焦虑障碍在压力下生活的情况。先前的研究已经发现之间的联系哈高和低SD一方面和情绪和抑郁障碍,但是这些发现可能有偏见的特质和剩余组件同时测量组件状态。

在这项研究中,我们观察到的一个重要特质抑郁症之间的联系和高圣这个链接没有持续报道。然而,一些研究人员发现,患有双相情感障碍的特点是高圣除了高HA和低SD (13,26,62年,63年]。圣是一个个性维度与灵性相关联。这是一个自适应个性如果加上高SD和C,但另有暗示分裂型人格1]。轻微但显著特征抑郁症之间的联系和圣这项研究表明,一些学生在圣高容易双相情感障碍的未来发展。

与性格抑郁,特质焦虑也与低RD和C。据报道,低RD和C是焦虑症的特点如强迫性和恐惧症的障碍。本研究的结果符合这些发现。人低RD实用和寒冷,可以取消和分离。人低C是社会不能容忍,关键,仇恨,和破坏性,并可能因此更加焦虑当与他人。我们认为高HA和低SD是相关的人格特质焦虑的情绪,包括抑郁和焦虑,而低RD和C是特定于焦虑。

本研究的优势包括纵向研究设计和统计特征和剩余组件分离的抑郁和焦虑。过去的研究通常对待成绩的心情措施状态指标。在我们看来,他们无法区分临时活性成分的烦躁不安的情绪稳定的人。前者更有可能被直接诱导和维持环境因素如压力生活事件和社会支持实施。相比之下,后者更有可能是性格。我们发现TCI概况与特征相关组件是同意这一观点。我们预计,可利用的数据由过去使用我们目前的调查统计方法可能在这个问题上投更多的光。

目前的研究应该注意的局限性。首先,样本容量是适度的。鉴于SEM是一种统计方法,需要大样本大小,使用更大的样本量进一步的研究是必要的。然而,模型的适合当前相对较小的样本是令人鼓舞的。其次,我们使用了一个大学的学生人口。大学生18到30岁之间构成了研究人群。几个学生的青年在这项研究的范围。然而,年龄范围很窄,我们不应该推断数据老年人群,尤其是TCI子量表得分随年龄的变化而变化(2]。我们的方法区分特征和剩余组件也应该用于研究临床人群。情绪状态的影响人格的自我报告可能在临床人口大于临床前的人口。我们没有使用诊断类别,如主要抑郁发作或广泛性焦虑障碍。使用结构化的诊断访谈将在进一步的研究是必要的。本研究的第四个缺点是我们评估对象只有两个时间点,和两者之间的时间间隔评估是五个月。可能需要更多的评估点,如果我们要使用复杂的统计方法,例如,生长曲线模型。此外,可能会出现不同的结果如果再后续工作。

抑郁和焦虑TCI分量表和特征之间的联系是一个固有的协会的结果结合情绪状态的影响人格的自我报告。这个问题是很难解决使用本研究的研究设计工作。给一个可能的方法之间的区别这两个组件是使用多个评级机构的每个个体的个性,例如参与者他或她自己以及那些了解他或她(例如,家庭成员和朋友)。这种方法是超出了本研究的范围,但受益于进一步的研究。

考虑到这些缺点,目前的研究表明,TCI概要文件与抑郁和焦虑的特征成分有关而不是他们剩余的组件。抑郁和焦虑特征共享相同的TCI的几个特征,包括高HA和SD低,但在具体细节不同,例如较低的C和RD与焦虑。

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