insomnia and personality—a network approach

الأرق والشخصية — مقاربة شبكية

Clicks: 265
ID: 209080
2017
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #30 of 42 articles by views in bulletin of chemical reaction engineering & catalysis

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Studies on personality traits and insomnia have remained inconclusive about which traits show the most direct associations with insomnia severity. It has moreover hardly been explored how traits relate to specific characteristics of insomnia. We here used network analysis in a large sample (N = 2089) to obtain an integrated view on the associations of personality traits with both overall insomnia severity and different insomnia characteristics, while distinguishing direct from indirect associations. We first estimated a network describing the associations among the five factor model personality traits and overall insomnia severity. Overall insomnia severity was associated with neuroticism, agreeableness, and openness. Subsequently, we estimated a separate network describing the associations among the personality traits and each of the seven individual items of the Insomnia Severity Index. This revealed relatively separate clusters of daytime and nocturnal insomnia complaints, that both contributed to dissatisfaction with sleep, and were both most directly associated with neuroticism and conscientiousness. The approach revealed the strongest direct associations between personality traits and the severity of different insomnia characteristics and overall insomnia severity. Differentiating them from indirect associations identified the targets for improving Cognitive Behavioral Therapy for insomnia with the highest probability of effectively changing the network of associated complaints.
ظلت الدراسات التي تناولت سمات الشخصية والأرق غير حاسمة بشأن السمات التي تُظهر الارتباطات الأكثر مباشرة بشدة الأرق. علاوة على ذلك، نادراً ما تم استكشاف كيفية ارتباط هذه السمات بخصائص محددة للأرق. استخدمنا هنا تحليل الشبكات في عينة كبيرة (العدد = 2089) للحصول على رؤية متكاملة حول ارتباطات سمات الشخصية بكلٍّ من شدة الأرق الإجمالية وخصائص الأرق المختلفة، مع التمييز بين الارتباطات المباشرة وغير المباشرة. قمنا أولاً بتقدير شبكة تصف الارتباطات بين سمات الشخصية وفق نموذج العوامل الخمسة وشدة الأرق الإجمالية؛ حيث ارتبطت شدة الأرق الإجمالية بالعصابية، والمقبولية، والانفتاح. وفي مرحلة لاحقة، قمنا بتقدير شبكة منفصلة تصف الارتباطات بين سمات الشخصية وكل بند من البنود السبعة الفردية لمؤشر شدة الأرق. كشف ذلك عن مجموعات منفصلة نسبياً من شكاوى الأرق النهارية والليلية، والتي أسهم كلاهما في عدم الرضا عن النوم، وكان كلاهما يرتبط ارتباطاً مباشراً وبشكل أكبر بالعصابية ويقظة الضمير. لقد كشف هذا النهج عن أقوى الارتباطات المباشرة بين سمات الشخصية وشدة مختلف خصائص الأرق فضلاً عن شدته الإجمالية. كما أتاح تمييز هذه الارتباطات عن الارتباطات غير المباشرة تحديد الأهداف اللازمة لتحسين العلاج المعرفي السلوكي للأرق، مع تحقيق أعلى احتمالية لتغيير شبكة الشكاوى المرتبطة به بفعالية.
Reference Key
dekker2017braininsomnia Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Kim Dekker;Tessa F. Blanken;Eus J. W. Van Someren
Journal bulletin of chemical reaction engineering & catalysis
Year 2017
DOI
10.3390/brainsci7030028
URL
http://www.mdpi.com/2076-3425/7/3/28
Keywords
insomnia network analysis neuropsychiatry biological psychiatry neuroticismneurosciences

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.