DMZ – WISSENSCHAFT ¦ AA ¦
Fabio Koich, Miguela Gisele, Magarotto Machadob, Giselle Pianowskib und Lucas de Francisco Carvalhob veröffentlichten den ersten empirischer Bericht über Ergebnisse eines lateinamerikanischen Landes zu asozialen Merkmalen im Zusammenhang mit der Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen.
Ergebnis: Antisoziale Merkmale, insbesondere ein niedrigeres Maß an Empathie und ein höheres Maß bei den Werten für Gefühllosigkeit, Täuschung und Risikobereitschaft, standen in direktem Zusammenhang mit einer geringeren Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen.
Diese brasilianische Studie von Forschern der Universitäten von Londrina und São Francisco untersuchte die Verbindung von antisozialen Persönlichkeitsmerkmalen und der Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen gegen das Coronavirus. Über 15 Wochen wurden zwischen März und Juni 2020 insgesamt 1.578 brasilianische Erwachsene im Alter von 18 bis 73 Jahren von den Forschern befragt. Sie wurden gebeten, Fragen zu beantworten, aus denen die Psychologen die Persönlichkeitsprofile der Teilnehmenden ermittelten. Gleichzeitig baten die Forscher um Beantwortung von Fragen bezüglich der persönlichen Haltung der Teilnehmenden zur Corona-Pandemie und den mit ihr einhergehenden Eindämmungsmaßnahmen.
Studie
Abstrakt
Diese Studie untersuchte die Beziehungen zwischen unsozialen Merkmalen und der Einhaltung von COVID-19-Eindämmungsmaßnahmen. Die Stichprobe bestand aus 1578 brasilianischen Erwachsenen im Alter von 18 bis 73 Jahren, die Facetten aus dem PID-5, dem affektiven Resonanzfaktor des ACME, und einem Fragebogen zur Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen beantworteten. Latente Profilanalysen zeigten eine 2-Profil-Lösung: das asoziale Musterprofil, das höhere Werte für Schwielen, Täuschung, Feindseligkeit, Impulsivität, Verantwortungslosigkeit, Manipulativität und Risikobereitschaft sowie niedrigere Werte für affektive Resonanz aufwies; und das Empathiemusterprofil, das höhere Werte bei der affektiven Resonanz und niedrigere Werte bei den typischen ASPD-Merkmalen aufwies. Die latenten Profilgruppen zeigten signifikante Unterschiede zwischen ihnen und der Interaktion mit den Eindämmungsmaßnahmen und Wochen. Die asozialen und empathischen Gruppen zeigten signifikante Unterschiede. Diese Unterschiede wurden in der Interaktion mit den Eindämmungsmaßnahmen und Wochen getrennt aufrechterhalten, jedoch nicht, wenn alle miteinander interagierten. Unsere Ergebnisse zeigten, dass asoziale Merkmale, insbesondere ein geringeres Maß an Empathie und ein höheres Maß an Schwielen, Täuschung und Risikobereitschaft, direkt mit einer geringeren Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen verbunden sind. Diese Merkmale erklären zumindest teilweise den Grund, warum Menschen die Eindämmungsmaßnahmen auch bei zunehmender Anzahl von Fällen und Todesfällen nicht einhalten.
1. Einleitung
Die Ausbreitung von COVID-19 (Coronavirus-Krankheit 2019) veranlasste die Weltgesundheitsorganisation (WHO, 2020a), es im März 2020 zur Pandemie zu erklären. Obwohl COVID-19 eine niedrigere Todesrate aufweist als andere Coronavirus-Krankheiten wie SARS und MERS, Es hat bereits das Leben von mehr Menschen gefordert als beide Krankheiten zusammen (Rajgor et al., 2020). Aufgrund seiner hohen Übertragbarkeit haben mehrere Länder Maßnahmen zur Verzögerung festgelegt, z. B. die obligatorische Verwendung von Masken, ständige Händehygiene, soziale Isolation, regelmäßige Desinfektion von Umwelt und Materialien und sogar Sperrungen. Diese werden als Eindämmungsmaßnahmen bezeichnet (WHO, 2020b).
Während Eindämmungsmaßnahmen darauf abzielen, die Kontaminationskurve "abzuflachen" (Wilder-Smith et al., 2020), wurden sie in der Psychologie und Psychiatrie auf ihre möglichen Auswirkungen auf die psychische Gesundheit wie Angstzustände, Depressionen, Phobien und psychischen Stress untersucht und sogar Selbstmord (Cao et al., 2020; Gonçalves et al., 2020; Qiu et al., 2020; Thakur und Jain, 2020). Zusätzlich wurden psychologische Merkmale und psychische Gesundheit hinsichtlich ihres erwarteten Einflusses auf den Erfolg oder Misserfolg von Eindämmungsmaßnahmen untersucht (Anderson et al., 2020; Carvalho et al., 2020; Li et al., 2020; Lunn et al., 2020) ). Es fällt auf, dass die Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen zwischen den Menschen sehr unterschiedlich ist. Beispielsweise betrachten frühere Veröffentlichungen individuelles Verhalten (wie Schutzverhalten, soziales Engagement und Isolation) als entscheidend für die Kontrolle der Ausbreitung von COVID-19 (Anderson et al., 2020; Li et al., 2020; Lunn et al., 2020). Dies hängt zumindest teilweise mit psychologischen Faktoren wie Persönlichkeitsmerkmalen zusammen (z. B. Carvalho et al., 2020). Zum Beispiel waren empathische Verhaltensweisen (z. B. soziales Vertrauen und soziale Verantwortung) mit einer stärkeren Einhaltung von Maßnahmen wie Isolation, Hygiene und weniger Horten verbunden, während Individualismus mit weniger sozialer Distanzierung und Horten verbunden war (Oosterhoff und Palmer, 2020). Studien deuteten auch darauf hin, dass Menschen mit einem höheren Grad an dunklen Triadenmerkmalen (Machiavellismus, Narzissmus und Psychopathie) und einem geringeren Grad an Verträglichkeit weniger wahrscheinlich Einschränkungen akzeptieren und Isolationsmaßnahmen einhalten (O'Connell et al., 2020; Zajenkowski et al. , 2020; Zettler et al., 2020). Diese Merkmale werden häufig als unsoziale Merkmale bezeichnet, da sie typischerweise bei Personen auftreten, bei denen eine antisoziale Persönlichkeitsstörung diagnostiziert wurde (ASPD; APA, 2013; Conway et al., 2019).
1.1. Die aktuelle Studie
Die aktuelle Studie wurde in Brasilien durchgeführt. Das Land gehört zu den Ländern, in denen die COVID-19-Pandemie immer noch eine zunehmende Kurve aufweist, mit kontroverser und spärlicher lokaler Unterstützung für Eindämmungsmaßnahmen. Wahrscheinlich hängt ein Teil der Eskalation der brasilianischen Situation mit der Haltung der Regierung gegenüber den Maßnahmen der WHO und anderer internationaler Wissenschafts- und Gesundheitsbehörden (CDC, NHS) zusammen (Lancet, 2020).
Angesichts des pandemischen Kontextes zielte diese Studie darauf ab, den Zusammenhang zwischen asozialen Merkmalen und der Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen zu untersuchen. Daher haben wir Teilnehmergruppen über 15 Wochen bewertet. Basierend auf früheren Erkenntnissen (Nowak et al., 2020; O'Connell et al., 2020; Zettler et al., 2020) stellten wir die Hypothese auf, dass Menschen mit höheren asozialen Merkmalen und geringerem Einfühlungsvermögen tendenziell größere Schwierigkeiten aufweisen würden bei der Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen.
Nach unserem Kenntnisstand ist dies die erste Studie, die sich auf die Einhaltung von COVID-19 mit den Eindämmungsmaßnahmen und asozialen Merkmalen konzentriert, die in einer großen lateinamerikanischen Stichprobe unter Verwendung eines wiederholten Querschnittsdesigns durchgeführt werden sollen (Caruana et al., 2015).
2. Methode
2.1. Teilnehmer
Die Stichprobe bestand aus 1578 brasilianischen Erwachsenen, die zwischen dem 21. März und dem 29. Juni 2020 über einen Zeitraum von 15 Wochen nach Belieben rekrutiert wurden. Das Einschlusskriterium war Alter ≥ 18. Das Alter der Teilnehmer lag zwischen 18 und 73,2 Jahren (M = 30,97; SD = 10,47) ). Eine Sensitivitätsanalyse unter Verwendung von G * Power (Faul et al., 2007) ergab, dass wir mit N = 1578 eine Leistung von 0,99 haben, um Effektgrößen ≥ 0,05 in ANOVA mit wiederholten Messungen innerhalb der Wechselwirkung (p = 0,05) zu erfassen.
2.2. Maße
2.2.1. Persönlichkeitsinventar für DSM-5 (PID-5; Krueger et al., 2012)
Der PID-5 ist ein Selbstberichtstest zur Bewertung der 25 in Abschnitt III des DSM-5 beschriebenen Facetten von schlecht angepassten Persönlichkeitsmerkmalen, die in fünf Bereiche (negativer Affekt, Ablösung, Antagonismus, Enthemmung, Psychotizismus) unterteilt werden können. Es besteht aus 220 Elementen, die auf einer 4-Punkte-Likert-Skala beantwortet werden. In dieser Studie haben wir die spezifischen sieben PID-5-Facetten verwaltet, die direkt repräsentativ für die ASPD-Kriterien sind, die im alternativen Modell für Persönlichkeitsstörungen (AMPD; APA, 2013) dargestellt sind: Schwielen, Täuschung, Feindseligkeit, Impulsivität, Verantwortungslosigkeit, Manipulativität und Risikobereitschaft Einnahme (insgesamt 66 Artikel). Studien unterstützen die psychometrischen Eigenschaften von PID-5 (z. B. Krueger et al., 2012). Cronbachs α variierte von 0,74 bis 0,90, und McDonalds ω lag im Bereich von 0,75 bis 0,90.
2.2.2. Affektives und kognitives Maß für Empathie (ACME; Vachon und Lynam, 2015)
Die ACME ist eine Selbstberichtsskala, die aus 36 Elementen und drei Faktoren besteht: kognitive Empathie, affektive Resonanz und affektive Dissonanz. Wir haben den affektiven Resonanzfaktor (12 Elemente) verabreicht und uns auf Verhaltensweisen bezogen, die nachdrücklich mit Situationen übereinstimmen. Die Fragen werden auf einer 5-Punkte-Likert-Skala beantwortet. Die Skala ist psychometrisch einwandfrei (Vachon und Lynam, 2015). Cronbachs α war gleich 0,80 und McDonalds ω war gleich 0,82.
2.2.3. Fragebogen zum Engagement-Verhalten bei COVID-19-Eindämmungsmaßnahmen
Wir haben einen Fragebogen ausgearbeitet, um das Verhalten im Zusammenhang mit der Einhaltung der COVID-19-Eindämmungsmaßnahmen zu messen. Drei Fragen bewerteten die Einhaltung: "Halten Sie es für notwendig, so weit wie möglich auf Menschen zuzugehen, bis die Coronavirus-Situation unter Kontrolle ist?" (soziale Distanzierung): "Halten Sie es für notwendig, Ihre Hände zu waschen und / oder Alkoholgel so oft am Tag zu verwenden, bis die Coronavirus-Situation unter Kontrolle ist?" (Hygiene) und "Halten Sie es in Brasilien für notwendig, eine Gesichtsmaske (die Nase und Mund schützt) zu verwenden?" (Schutzmaske). Drei weitere Fragen betrafen COVID-19-Diagnosen: "Haben Sie auf COVID-19 getestet?", "Kennen Sie jemanden, der auf COVID-19 getestet hat?" und "Haben Sie in den letzten zwei Wochen Symptome von COVID-19 (anhaltendes Fieber und Husten) gezeigt?" Wir haben diese drei letzten Fragen als Kontrollvariablen in der statistischen Analyse verwendet.
2.3. Verfahren
Die Verfahren dieser Studie entsprachen den Bestimmungen der Deklaration von Helsinki zur Forschung an menschlichen Teilnehmern (World Medical Association [WMA], 2013). Alle Teilnehmer haben vor der Teilnahme eine Einverständniserklärung unterschrieben. Die Datenerfassung wurde online durchgeführt. Wir haben den Forschungslink auf der Social-Media-Website Facebook geteilt und Einzelpersonen zur Teilnahme eingeladen. Wir haben vom 21. März bis 29. Juni samstags und sonntags Datenerhebungen durchgeführt. Die vom 21. März bis 22. März durchgeführte Datenerfassung wurde als Woche 1, vom 28. März bis 29. März als Woche 2 usw. bezeichnet.
2.4. Datenanalyse
Wir haben eine Latent Profile Analysis (LPA) durchgeführt, um Gruppen empirisch nach ihren Bewertungen der Persönlichkeitsmaße zu unterscheiden. LPA ist ein personenzentrierter Ansatz, der für die Untersuchung verschiedener Subpopulationen aufgrund ihrer Ähnlichkeit mit Punktzahlen einer Reihe kontinuierlich beobachteter Variablen empfohlen wird (Goodman, 1974; Muthén, 1989). Er wurde in der Persönlichkeitsforschung angewendet (Ferguson und Hull) , 2018). Die Anwendung von LPA auf Persönlichkeitsmerkmale hilft bei der Identifizierung von Gruppen von Individuen, da Persönlichkeitsmerkmale latente Konstrukte sind, die Menschen nach ihren individuellen Unterschieden unterscheiden. Bei Eindämmungsmaßnahmen gehen wir nicht von einem latenten Faktor aus, sondern von beobachtbaren Verhaltensweisen. Für diese Analyse verwendeten wir die folgenden Indikatoren: Scores zu affektiver Resonanz (ACME), Schwielen, Täuschung, Feindseligkeit, Impulsivität, Verantwortungslosigkeit, Manipulativität und Risikobereitschaft (PID-5). Vor dieser Analyse haben wir die Scores in z standardisiert (M = 0; SD = 1). Als Standardempfehlungen (Nylund et al., 2007) haben wir die folgenden Indikatoren verwendet, um die beste Anzahl von Profilen zu bestimmen, die beibehalten werden sollen: Die durchschnittlichen Wahrscheinlichkeiten für die wahrscheinlichste Profilmitgliedschaft (Entropie; Ramaswamy et al., 1993) sollten höher sein als 0,80; niedrigere Werte des Akaike Information Criterion (AIC), des Bayesian Information Criterion (BIC) und des an die Stichprobengröße angepassten BIC (aBIC) zeigen die beste Modellanpassung an; Nicht signifikante p-Werte für den Lo-Mendell-Rubin-Likelihood-Ratio-Test (LMR-LRT; Lo et al., 2001) und den Bootstrapped-Likelihood-Ratio-Test (BLRT) zeigen, dass ein k-1-Profilmodell signifikant besser zu den Daten passt als das Modell mit k Profilen; Modelle mit Profilen, die <5% der Stichprobe enthalten, sollten vermieden werden. Für das beibehaltene Modell sollte theoretische Unterstützung vorhanden sein, und Profile sollten interpretierbar sein (Marsh et al., 2009).
Vergleiche zwischen Mittelwerten wurden über Bootstrap ANCOVA durchgeführt, um Unterschiede in der Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen (soziale Distanzierung, Hygiene und Gesichtsmaske) über 15 Wochen unter Verwendung der durch LPA identifizierten Gruppen und über Bootstrap MANCOVA unter Verwendung der Scores in Persönlichkeitsmerkmalen zu überprüfen. Das Signifikanzniveau war p <0,05. ANCOVA und MANCOVA sind gute analytische Optionen ohne spezifische Annahmen zur Beziehung der Variablen im Modell. Sie werden auch empfohlen, wenn der Fokus der Ergebnisse nicht auf den Mehrfachverwaltungen liegt (Shaw und Mitchell-Olds, 1993), da diese Variable normalerweise als Kovariate in das Modell eingeht. Basierend auf früherer Literatur zu ASPD-Merkmalen kontrollierten wir die Variablen Geschlecht (Cale und Lilienfeld, 2002) und Alter (Newton-Howes et al., 2015). Es gibt Hinweise darauf, dass diese Variablen die Ergebnisse beeinflussen können, da Männer und junge Menschen eher dazu neigen, hohe Punktzahlen bei ASPD-Merkmalen zu erzielen. Die drei Punkte aus dem COVID-19-Fragebogen wurden auch als Kovariablen verwendet, da wir der Ansicht sind, dass die Nähe einer Person mit COVID-19 die Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen beeinflussen kann. Für Mittelwertvergleiche berechneten wir die geschätzten Grenzmittelwerte (d. H. Den Mittelwert der Variablen nach Anpassung aller Kovariaten im Modell) der unabhängigen Variablen und führten einen paarweisen Vergleich zwischen Mittelwerten durch, die die Bonferroni-Korrektur anwenden.
Wir haben die Teilnehmer auch nach Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen in vier Gruppen eingeteilt: Keine = Personen, die der Meinung sind, dass Eindämmungsmaßnahmen nicht wichtig sind (n = 29); Eins = Personen, die eine der Eindämmungsmaßnahmen für wichtig halten (n = 81); Zwei = Personen, die zwei der Eindämmungsmaßnahmen für wichtig halten (n = 266); Alle = Personen, die alle drei Eindämmungsmaßnahmen für wichtig halten (n = 1202). Wir führten eine ANOVA mit einem Bootstrapping-Verfahren durch, um Gruppen in den Persönlichkeitsmaßen zu vergleichen. Wir haben 0,05 als Signifikanzniveau verwendet, und das partielle eta-Quadrat wurde als Effektgrößenindikator verwendet. Das partielle eta-Quadrat wurde als 0,01 (klein), 0,09 (mittel) und 0,25 (groß) interpretiert (Cohen et al., 2001). Wir haben Analysen in SPSS Version 23 durchgeführt.
Die Gesamtzahl der Teilnehmer betrug 1578 Erwachsene, hauptsächlich Frauen (52,03%), Kaukasier (48,86%), Einwohner im Südosten Brasiliens (48%) und Hochschulabschlüsse (38,47%). Nur 32 Teilnehmer gaben an, auf COVID-19 getestet worden zu sein, fünf davon positiv. Darüber hinaus gaben 285 Teilnehmer an, jemanden zu kennen, der positiv auf COVID-19 getestet wurde. Tabelle 2 enthält die deskriptiven Statistiken für die Persönlichkeitsmerkmale. Obwohl Schiefe und Kurtosis etwas von der Normalität abwichen (Schwielen, Täuschung und affektive Resonanz), können wir eine allgemeine Tendenz zur Normalität der Daten annehmen.
Für die Latent Profile Analysis (LPA) haben wir Lösungen für 1 bis 6 Profillösungen getestet, wie aus den Daten hervorgeht. Wir haben keine Lösungen mit mehr als sechs Profilen durchgeführt, da die 7-Profile-Lösung ein Profil mit <5% der Teilnehmer enthielt.
Die BIC-, aBIC-, AIC- und BLRT-Indizes zeigten nicht eindeutig die beste Lösung an, da sie Lösungen mit einer höheren Anzahl von Profilen bevorzugen (BIC, aBIC und AIC nahmen in jeder Lösung ab, in der ein Profil hinzugefügt wurde, und die BLRT-p-Werte waren signifikant in allen beobachteten Lösungen). Es wird erwartet, dass die Werte von BIC, aBIC und AIC in Lösungen mit einer höheren Anzahl von Faktoren abnehmen, obwohl dies nicht die angemessenste ist (Nylund-Gibson und Choi, 2018).
Wir beobachteten eine erhebliche Abnahme zwischen 1-Profil-Lösung und 2-Profil-Lösung (≠ 3373,12, während die maximale Abnahme zwischen zwei anderen Profilen 1021,91 betrug), was die 2-Profil-Lösung begünstigte. Der LMR-LRT-p-Wert zeigte die 3-Profil-Lösung als die beste Lösung an (nicht signifikanter p-Wert). Die 2-Profil-Lösung hatte eine höhere Entropie, obwohl die Entropie für alle Profillösungen gut war (<0,80). Tabelle 3 zeigt die Modellanpassungsstatistik für alle Profillösungen.
Die Anpassungsstatistiken waren inkongruent, um die beste Lösung anzuzeigen. Die 3-Profile waren eine zufriedenstellende Lösung. Da die 2-Profil-Lösung jedoch eine höhere Entropie, eine höhere Abnahme der BIC-, aBIC- und AIC-Werte und eine bessere Interpretierbarkeit der beobachteten Profile aufwies, haben wir uns entschieden, diese Lösung für weitere Analysen beizubehalten. Die 2-Profil-Lösung zeigte, dass die durchschnittlichen Wahrscheinlichkeiten für die wahrscheinlichste Profilmitgliedschaft höher als 0,80 waren (0,94 für Profil 1 und 0,98 für Profil 2), und beide Profile bestanden aus> 5% der Stichprobe. Tabelle 4 zeigt die Eigenschaften der beiden beobachteten Profile.
4. Diskussion und Schlussfolgerungen
Eindämmungsmaßnahmen waren der effektivste Weg, um die Kurve der COVID-19-Kontamination zu glätten (Wilder-Smith et al., 2020). Trotz der Vorteile einer Verlangsamung der Ausbreitung des Virus haben frühere Studien festgestellt, dass einige Menschen diese Maßnahmen eher einhalten als andere (z. B. Carvalho et al., 2020; Oosterhoff und Palmer, 2020). Zusätzliche Studien zeigten, dass Persönlichkeitsmerkmale eine wesentliche Rolle bei der Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen spielen, insbesondere bei unsozialen und empathischen Merkmalen (O'Connell et al., 2020; Zajenkowski et al., 2020; Zettler et al., 2020). Wir untersuchten die Assoziationen dieser Merkmale mit der Einhaltung der COVID-19-Eindämmungsmaßnahmen in einer großen brasilianischen Erwachsenenprobe. Die Enthüllung dieser Verbände sollte dazu beitragen, Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu ergreifen, um die Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen durch die Bevölkerung zu verbessern. Insgesamt lagen unsere Ergebnisse in der hypothetischen Richtung, was darauf hindeutet, dass die Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen für Menschen mit einem Muster der Antisozialität im Vergleich zu Menschen mit einem Empathiemuster eine größere Herausforderung darstellt.
Die Analyse des latenten Profils ergab die Existenz von zwei Gruppen: Menschen mit einer höheren Tendenz zu asozialen Merkmalen (antisoziale Mustergruppe) und Menschen mit einer höheren Tendenz zu Empathie (Empathiemustergruppe). Die antisoziale Mustergruppe zeigte höhere Werte bei allen ASPD-typischen Merkmalen (Schwielen, Täuschung, Feindseligkeit, Impulsivität, Verantwortungslosigkeit, Manipulativität und Risikobereitschaft) und niedrigere Werte bei der Affektresonanz (ein Indikator für Empathie). Die Empathie-Mustergruppe präsentierte das Gegenteil. Die Existenz solcher Gruppen wird durch frühere Literatur bestätigt (z. B. Anderson, Sellbom et al., 2014; APA, 2013; Conway et al., 2019; Wygant et al., 2016).
Die ANCOVA-Analyse zeigte, dass sich das antisoziale Musterprofil in den letzten Wochen in Bezug auf Alter, Geschlecht, Einhaltung der Eindämmungsmaßnahmen und die vorgestellten Symptome von COVID-19 signifikant vom Empathiemusterprofil unterschied. Selbst nach Kontrolle aller Kovariaten behielt die Gruppe, die von Personen vertreten wurde, die angaben, keine Eindämmungsmaßnahmen einzuhalten (Gruppe Keine), den höchsten Mittelwert der Profile, was auf ihre Nähe zum asozialen Muster hinweist. Die mit der MANCOVA-Analyse beobachteten Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass Personen, die die Eindämmungsmaßnahmen weniger einhielten, tendenziell eine Erhöhung der ASPD-Werte (mit Ausnahme der Unverantwortlichkeit) und niedrige Werte der affektiven Resonanz zeigten, selbst nachdem alle Kovariaten kontrolliert wurden. Die einzige Variable, die signifikante Unterschiede zwischen allen Gruppen von Eindämmungsmaßnahmen aufwies, war die affektive Resonanz. Diese Ergebnisse bestätigen die frühere Literatur zum Zusammenhang zwischen Persönlichkeitsmerkmalen und der Einhaltung von COVID-19-Eindämmungsmaßnahmen (z. B. Carvalho et al., 2020) und insbesondere den Zusammenhang mit asozialen Merkmalen und Empathie (Nowak et al., 2020; O. 'Connell et al., 2020; Oosterhoff und Palmer, 2020; Zettler et al., 2020).
Unsere Studie wurde mit einer großen Stichprobe von Vertretern aus allen Regionen Brasiliens durchgeführt, die die Realität des Landes im Laufe der Wochen widerspiegelte (d. H. Eine allmähliche Zunahme der Fälle und des Wissens von Personen, die auf COVID-19 getestet wurden). Darüber hinaus konnte die Tendenz zur Unterberichterstattung von Fällen beobachtet werden, weil: Obwohl Menschen in den letzten zwei Wochen Symptome hatten (8,30%), wurden nur wenige Menschen auf COVID-19 getestet (2,03%). Diese Ergebnisse deuten nicht nur auf eine mögliche Unterberichterstattung hin, sondern auch auf die geringe Aufmerksamkeit der Behörden des Landes für das Problem, wie zuvor dargelegt (Lancet, 2020).
Unsere Ergebnisse zeigten, dass asoziale Merkmale, insbesondere ein geringeres Maß an Empathie und ein höheres Maß an Schwielen und Risikobereitschaft, direkt mit der Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen verbunden sind. Diese Merkmale erklären zumindest teilweise den Grund, warum Menschen die Eindämmungsmaßnahmen trotz der zunehmenden Anzahl von Fällen und Todesfällen weiterhin nicht einhalten. Sich selbst und anderen Risiken auszusetzen, auch wenn dies vermieden werden kann, ist ein typisches Merkmal für Menschen mit unsozialen Tendenzen (z. B. Krasnova et al., 2019; Yu et al., 2012) und mit geringem Einfühlungsvermögen (Mariano et al al., 2016; Van Langen et al., 2014).
Unsere Ergebnisse können für die Politik im Bereich der öffentlichen Gesundheit nützlich sein, z. B. durch Screenings, die eine Erhöhung dieser Merkmale nachweisen, können Interventionen durchgeführt werden, die auf ein größeres Bewusstsein und die konsequente Einhaltung von Eindämmungsmaßnahmen abzielen. Wir schlagen vor, weitere Studien durchzuführen, um die Wechselwirkung dieser Merkmale mit anderen Variablen zu untersuchen.
Die Ergebnisse unserer Studie sollten im Lichte ihrer wichtigsten methodischen Einschränkungen betrachtet werden. Erstens, obwohl unsere Stichprobe groß ist und alle Regionen des Landes abdeckt, kann sie nicht als repräsentativ für die brasilianische Bevölkerung angesehen werden, was eine Verzerrung bei der Verallgemeinerung der Ergebnisse implizieren kann. Zweitens wurden bei der über die Wochen durchgeführten Datenerfassung nicht dieselben Teilnehmer bewertet, was eine Längsschnittstudie charakterisieren und die Verfolgung der Auswirkungen der Antisozialität auf die Exposition während der COVID-19-Pandemie ermöglichen würde. Drittens kann die Verwendung der Methode zur Analyse latenter Profile zur Klassifizierung der Stichprobe in Gruppen Einschränkungen mit sich bringen, beispielsweise eine Überschätzung der Gruppen (Bauer und Curran, 2003).
Finanzierungsquellen
Diese Forschung erhielt keinen spezifischen Zuschuss von Finanzierungsagenturen im öffentlichen, kommerziellen oder gemeinnützigen Sektor.
Erklärung des konkurrierenden Interesses
Die Autoren erklären, dass ihnen keine konkurrierenden finanziellen Interessen oder persönlichen Beziehungen bekannt sind, die die in diesem Artikel beschriebene Arbeit beeinflusst haben könnten.
- American Psychiatry Association, 2013
-
American Psychiatry AssociationDiagnostic and statistical manual of mental disorders – DSM-5(5th ed.), American Psychiatric Association, Washington (2013)
- Anderson et al., 2014b
-
J. Anderson, S. Snider, M. Sellbom, R. Krueger, C.A. HopwoodComparison of the DSM-5 section II and section III personality disorder structuresPsychiatry Research, 216 (3) (2014), pp. 363-372, 10.1016/j.psychres.2014.01.007
World Health Organization, 2020a
World Health Organization, 2020b
World Medical Association, 2013
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