성격 점수가 귀하의 의료 기록에 포함되어야합니까?

성격 데이터는 건강상의 문제가 발생할 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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혈압과 콜레스테롤 수치가 그렇듯이 적대감과 양심 검사에 대한 점수가 일상적으로 의료 기록에 포함되어 있다면 어떻게 느껴 집니까? 성격 점수가 제 2 형 당뇨병, 심장 질환 또는 치매에 대한 위험을 더 잘 예측하고 관리하는 데 성격 점수가 도움이되었다는 것을 알았 으면 어떤 다른 느낌이 들겠습니까? 그것들은 이달에 인성 장애 : 이론, 연구 및 치료에 출간 된 생각 유발 종이에 의해 제기 된 몇 가지 질문입니다. 이 논문은 건강 위험 예측 모델에서 성격 데이터를 포함하는 장단점에 중점을 둡니다.

시기 적절한 주제입니다. 성격 특성이 다양한 건강 결과와 관련되어 있음을 보여주는 연구 증거가 점점 늘어나고 있습니다.

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예를 들어 지난주의 한 연구에서 낙관론이 낮고 부정적이며 높은 적개심이 폐경기 여성에서 제 2 형 당뇨병 발병 위험이 높아졌다는 연구 결과가 발표되었습니다. 저널 ‘ 폐경기 (Menopause )’에 발표 된 이번 연구는 NIH가 후원하는 여성 건강 이니셔티브 (Women ‘s Health Initiative)의 자료를 기반으로했다.

“이 시점에서 성격은 일반적으로 의학적 질병의 위험을 예측하는 모델에서는 고려되지 않습니다.”라고 성병학 논문의 수석 저자 인 정신병 학 및 공중 보건 교수 인 Ben Chapman 박사는 말합니다. 로체스터 의료 센터 (University of Rochester Medical Center)에서 “그러나 성격 데이터를 가진 모델의 정확성을 높일 수 있다면 좋은 일이 될 것입니다.”

점들을 이으세요

성격 특성이 신체 건강에 영향을 미칠 수있는 몇 가지 방법이 있습니다.

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• 건강 행동 . 당신의 성격은 당신이 먹는 것, 당신이 얼마나 육체적으로 활동적인지, 의사에게 갈 때, 그리고 당신이 치료 계획을 얼마나 잘 지키 느냐에 영향을줍니다. “매우 양심적 인 사람들은 건강을 진지하게 생각하는 경향이 있습니다.”라고 Chapman은 말합니다. “연구에 따르면 양심은 가장 다양한 다양한 건강 결과에 대한 가장 강력한 예측 인자입니다.”
• 스트레스 . 당신의 성격은 잠재적 인 스트레스 요인을 어떻게 인식하고 대처 하느냐에 영향을줍니다. 예를 들어, 스트레스를 받기 쉬운 하드 A 형 성격 패턴을 생각해보십시오. “유형 A의 한 가지 중요한 측면은 적대감이며 심혈관 위험 요인과 심장 마비와 관련이있는 것 같습니다.”라고 Chapman은 말합니다.
• 사회적 참여 . 연구에 따르면 강력한 소셜 네트워크는보다 건강한 신체적 노화와인지 적 노화와 관련이 있음을 보여줍니다. “외향성과 상냥함 같은 성격 특성은 사회적 습관과 관련이 있습니다.”라고 Chapman은 말합니다.

따라서 성격과 건강의 폭 넓은 연관성에 대한 충분한 증거가 있습니다. 그러나 연구자들은 특정 성격과 관련된 성격 특성을 정확하게 좁히고 그 정보를 사용하여 환자가 질병에 걸릴 위험을 예측할 수있는 능력을 향상시키는 초기 단계에 있습니다.

개념의 증거?

성격 특성이 이러한 방식으로 일상적으로 사용되기 전에 연구자는 설득력있는 경우를 만들어야합니다. 예를 들어 연령, 혈압 및 실험실 테스트 결과와 같은 전통적인 건강 데이터에 성격 측정치가 추가되면 당뇨병이나 심장 발작에 대한 다른 사람의 위험을 계산하는 것이 더 정확하다는 사실을 입증해야합니다.

그건 어려운 명령입니다. 그들의 논문에서 채프먼 (Chapman)과 그의 공저자들은 경도인지 장애 (MCI)에 대한 사람들의 위험 예측을 향상시키는 성격 특성을 발견하는 것을 목표로 삼았다. MCI를 가진 사람들은 자신의 나이에 비해 정상 이상 인 사고력과 기억력에는 문제가 있지만 치매에서 보이는 것만 큼 심각한 것은 아닙니다. 일부는 아니지만 결국에는 알츠하이머 병으로 인한 치매가 발생할 수 있습니다.

채프먼 (Chapman)과 그의 동료들은 연구가 시작될 때인지 기능이 손상되지 않은 65 세 이상의 1 차 치료 환자 300 명을 연구했다. 연구 초기에이 환자들은 NEO 5 요소 목록 작성을 완료했습니다. 폭넓게 사용되는 성격 검사는 각 영역의 특정 측면뿐만 아니라 큰 5 개의 성격 영역, 즉 신경증, 외이도, 경험에 대한 개방성, 양심 검사 및 동등성을 평가합니다. 연구원은 다음 환자가 앞으로 4 년 동안 MCI를 개발하기 위해 계속 추적했다.

MCI 위험 요인

연구자들은 성격이 실제로 MCI 위험과 관련이 있음을 발견했습니다. Chapman은 “더 큰 불안과 더 큰 분노 또는 적개심은인지 능력을 악화시키는 위험을 증가시키는 경향이있었습니다. 대조적으로 외향성 (대인 관계 온기), 경험에 대한 개방성 (감정에 대한 개방성, 미학 감각) 및 양심 (충실, 자기 절제)의 특정 측면은 위험 감소와 관련이 있습니다.

연구자들이 MCI에 대한 전통적인 위험 모델에 특성 데이터를 추가했을 때 상태를 개발할 사람을 예측할 수있는 능력이 약간 향상되었습니다. 그러나 MCI의 경우 전통적인 위험 모델의 예측력은 약하며 그 안에는 문지름이 있습니다. 아주 좋지 않은 예측에 대한 작은 개선은 여전히 ​​그리 좋지 않습니다.

그럼에도 불구하고 앞으로의 연구 결과는 이러한 결과에 기반을 둘 수 있습니다. 시간이지나면서 연구자들은 MCI에 걸릴 위험이 높은 사람을 확인하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

점은 무엇인가?

연구원 이 특정 질병과 밀접한 관련이있는 성격 특성을 발견했다고 가정 해 봅시다. 전통적인 위험 요인에 추가되면 의사가 그 상태에 대한 위험에 처한 환자를 알 수있는 능력을 향상시킵니다. 다음은?

“성격은 오랜 기간에 걸쳐 다소 가단성이 있지만, 노년층에서는 변화가 감소하는 경향이 있습니다”라고 Chapman은 말합니다. 실제적인 목적을 위해, 성격 특성은 아마도 수정 가능한 것 (예 :식이 요법이나 신체 활동)보다는 수정 불가능한 위험 요인 (예 : 유전학 또는 연령)으로 취급 될 것입니다. 사람이 기꺼이 또는 변경할 수있는 것이 아니더라도 긍정적 인 행동을 유도 할 수 있습니다.

예를 들어, 사람은 위험을 상쇄하고 질병을 예방하거나 지연시키는 데 도움이되는 건강한 생활 습관 변화를하도록 동기 부여를받을 수 있습니다. 또는 그 사람의 건강 관리 제공자가 질병을 더 일찍 또는 더 자주 스크리닝을 시작할 수도 있습니다. 질병이 발생하면 치료가 가장 잘 작동하는 초기 단계에서 진단 될 수 있습니다.

연습 이론

그러나 그러한 일이 발생하기 전에 다음을 포함하는 몇 가지 장애물을 극복해야합니다.

• 측정 문제 . 건강 관리 제공자는 특정 성격 특성을 측정하기 위해 신속하고 유효하며 신뢰할 수있는 설문지가 필요합니다. 환자는 질문을하기위한 근거를 이해해야합니다. 그렇지 않으면, 그들은 그 (것)들을 무관하거나 관입 적이다는 것을 보게 될 것입니다, 채프먼은 말합니다.
• 공급자 교육 . 성격 정보 사용에 대한 훈련이 거의없는 건강 관리 제공자는 부적절한 방법으로 그것을 적용 할 수 있습니다. Chapman은 “건강 관리 제공자가 환자가 증상을 나타낼 이유를 찾지 못하고 환자가 높은 신경증 점수를 보게되는 시나리오에 대해 걱정하고 있습니다. 그래서 제공자는 단순히 ‘이 사람은 반드시 hypochondriac이어야합니다’라고 말합니다. ”
• 환자의 이의 제기 . 성격 특성을 설명하는 데 사용되는 용어의 대부분은 감정적으로로드되어 있습니다. 환자는 양심 성이 낮거나 적대감이 높음을 보여주는 검사 결과에 불쾌감을 느낄 수 있습니다.

연구 측면에서 Chapman은 다른 과학 캠프 간의 더 많은 의사 소통이 필요하다고 지적했습니다. “너무 자주 사람들은 일방적 인 관점을 가지고 있습니다.”라고 그는 말합니다. “성격 심리학자는 ‘이것은 대단합니다. 우리는 모두에게 성격 데이터를 제공해야합니다. ‘ 의사는 ‘시간 낭비입니다. 이 심술 궂은 심리학 물건에 누가 신경 쓰나요? ‘ 이 아이디어가 여러 분야의 관점에서 볼 수 있다는 것이 정말로 중요하다고 생각합니다. ”

참고 문헌

Chapman, BP, Lin, F., Roy, S., Benedict, RH, & Lyness, JM (2019). 성격 데이터를 통합 한 건강 위험 예측 모델 : 동기 부여, 과제 및 설명. 성격 장애 : 이론, 연구 및 치료 , 10 (1), 46-58. doi : 10.1037 / per0000300