背景
人格和人格病理学是引起研究关注的领域，旨在阐明为什么有些人可能更容易患上临床疾病[ 1,2,3,4 ]。这项研究发现，人格因素与饮食失调 (ED)、抑郁症和焦虑症的发展、病程和维持有关[ 4,5,6,7,8 ]。

已被广泛研究的一个领域是人格类型与精神病理学之间的关系[ 1,9,10 ]。发展文献描述了三种人格类型，它们形成从过度控制（OC）到控制不足（UC）的双相维度，其中弹性类型占据中间的空间（见图1[  11、12、13、14 ] ）。与弹性型人格类型相比，OC 和 UC 人格类型都与患 ED 的较高风险相关 [ 15 ]，并且在接受抑郁症治疗的患者中发现了类似的人格类型 [ 10]]。此外，将患有 ED 的个体分类为 OC、UC 或弹性已被发现更能预测 ED 治疗的纵向结果（下文将更详细地描述；[ 16 , 17 ]）。

图。1
图1
过度控制、控制不足和弹性人格类型

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对精神障碍诊断和统计手册（DSM-5；[ 18 ]）等诊断手册所采用的诊断分类模型的批评越来越多，理由是精神健康问题的高度共现性、诊断的不稳定性和治疗缺乏特异性[ 19 ]。因此，研究人员寻求替代框架来更好地理解精神病理学（例如[ 19 ]）。提出的一个论点是，根据人格类型对临床疾病进行分类可能比当前的分类诊断更具优势，因为它们具有跨诊断性并且随着时间的推移保持稳定[ 1 , 16 , 19 , 20 ]]。例如，饮食失调、焦虑和抑郁之间存在高度共存的情况[ 21,22,23,24 ] ，有证据表明焦虑会在饮食失调发生之前出现[ 21 ]。因此，根据性格类型来概念化个人困难可能会增加对诱发和维持因素的理解，不仅是孤立的饮食失调，而且还包括其他高患病率问题。在他们的系统回顾中，Bohane 和团队 [ 9] 指出，尽管根据类型对 ED 进行分类带来了希望，但一个相当大的障碍是，对于如何理解和评估人格类型还没有明确的共识，这限制了当前文献转化为临床实践。

定义从过度控制到受控制的性格类型
为了进一步了解人格与饮食失调之间的关系，我们将回顾目前对定义每种人格类型的特征的理解。OC 群体被描述为僵化、强迫性、亲密关系困难、自尊心差、焦虑、过敏和内向[ 9,16,25,26,27 ] 。与适应不良 OC 表现相关的人格病理包括强迫型、偏执型、回避型和分裂型人格障碍 [ 9 , 28 ]。OC 型已在被诊断患有饮食失调的个体样本中被鉴定出[ 16], 25 , 26 , 27 ] 和非临床样本 [ 10 , 29 ]。研究发现，OC 型在神经性厌食限制性亚型和非典型神经性厌食症患者中更为常见 [ 9 , 30 ] ，并且与 UC 型相比，在 PTSD 患者中抑郁程度更高 [ 9 , 31 ] 。研究表明，患有 ED 的 OC 患者比 UC 患者对强化治疗干预的反应更好（如下所述；[ 16 , 32 ]。

相反，UC 型倾向于不恰当地表达情绪、从事冒险行为并与外化问题相关[ 13 ]。UC与边缘性人格病理学特征相关，特别是自残行为、冲动和情感调节不良[ 9,16,25,27,28,33 ]。除了仅由神经性厌食症、神经性贪食症患者组成的样本和非临床样本 [ 10 , 16 ] 之外，该群体还被确定为具有不同 ED 诊断的人群 [ 26 , 27 ]。、25、26、29 ]。_ _ _ 与 OC 型相比，UC 型被发现与较高的神经性贪食症发病率相关 [ 9 , 30 ]。研究发现，UC 型神经性厌食症患者对强化治疗的初始反应较差，出院 3 个月内再次入院的风险较高[ 16 ]。

低心理病理学或弹性类型被认为是适应良好的[ 34 ]，并有效地应对他们可能面临的困难。此外，这种类型的特点是灵活地适应不断变化的环境和灵活运用解决问题的策略[ 35 ]。在饮食失调个体的样本中，这一群体被描述为完美主义和高功能[ 27 ] ，或者表现为没有人格病理[ 9,16,25,26 ]。林奇 [ 28] 将弹性群体定义为 OC 和 UC 的自适应变体，能够灵活地响应各种刺激。复原力群体中的个体也不能免受心理健康问题的影响，因为在所有检查饮食失调人格类型的研究中都已经确定了复原力或高功能群体[ 16,25,26,30,32,36 ]。然而，非临床样本研究表明，与 OC 或 UC 组相比，弹性组 ED 的发生率较低 [ 29 ]。

五因素模型
五因素模型（FFM）理论认为规范人格有五个广泛的领域，它们简洁地描述了个人的思维、情感和互动方式；神经质、外向、开放、随和和责任心。在每个域中，它们驻留在六个方面（有关进一步的描述，请参阅：[ 37、38、39、40 ]）。之前的研究已经使用实况调查团来探索和理解人格类型。在这项研究中，OC 和 UC 类型都与较高的神经质相关 [ 15,41,42 ]，但 UC 类型也与较低的宜人性和责任心相关，而 OC 类型则与较低的外向性、开放性相关[ 15 ] 。15 , 41 , 42 ] 以及高[ 41 , 42 ] 和低尽责性[ 15 ]。弹性或高功能群体与较低的神经质和高于其他领域的平均分数相关[ 15,41,42 ]。

尽管 FFM 在之前的研究中经常被用来了解人格类型，但将此类研究转化为临床实践仍然存在障碍。之前的研究依赖于广泛的 FFM 领域作为衡量人格类型的标准。然而，检查五个广泛领域内的人格方面可以提供更多信息[ 37 , 38 , 40 , 43]。其次，大多数先前的研究都将临床样本中的参与者数据聚集起来。人们可能担心这种策略可能会导致数据出现偏差。例如，当比较来自单纯饮食失调样本的群体时，在焦虑和完美主义测量方面，作为整体群体得分高于一般人群的 OC 或 UC 的特征 [21, 44 , 45 , 46 ] ，可能不同于以下特征：在比较非临床群体时举例说明人格类型。从非临床样本中提取数据可能会呈现出偏差较小的 OC/UC 谱图。第三，虽然大多数临床样本仅由女孩或女性参与者组成[ 16 , 25 , 26, 27 ]，并且发现与男孩/男性相比，女孩/女性更容易患 ED [ 18 , 47 ]，与女性相比，男性饮食失调的增长速度更快 [ 48 , 49 ]。在针对男性 ED 或饮食失调的有限研究中，发现性格和饮食失调之间存在性别差异 [ 43 , 50 ]。因此，在我们的研究设计中，将男性纳入其中并在分析中控制性别被认为很重要。

目前的研究
我们的研究有两个目的。第一个是探索混合性别、社区样本中是否存在代表 OC、UC 和弹性人格类型的集群。预计，具有可与之前确定的 OC、UC 和弹性类型进行比较的特征的不同潜在参与者群体将在数据中进行区分。

其次，我们的目的是探索集群成员资格如何预测饮食病理、抑郁、焦虑和压力。我们预计，与弹性类型相比，OC 和 UC 类型在饮食失调、抑郁、焦虑和压力方面得分更高。这项研究更广泛的目标是提高对人格类型背景下的饮食概念和临床病理学的理解。

方法
参加者
在研究开始之前，所有程序均得到莫纳什大学人类研究伦理委员会的批准。在 1,492 名预期参与者中，有 572 人完成了该研究的所有措施。先前发布了参与和研究退出的流程图[ 50 ]。潜在参与者通过在线广告获取有关该研究的信息。参与者的年龄范围为 16 至 30 岁（M = 22.15，SD = 3.84），其中男性 167 名（29.2%，M = 21.76，SD = 3.62），女性 395 名（69.1%，M = 22.32，SD = 3.95）， 10 人被确定为性别多样化（1.8%，M = 21.8，SD = 3.05）。样本主要是白人/白人 (70%) 和/或接受过 12 年级（高中最后一年）或同等教育 (45%)。我们的样本已在我们之前的工作中进行了更详细的描述[50 ]并且已经发现足够的统计功效足以在相对较小的样本中进行聚类分析[ 51 ]。

措施
参与者完成了一项旨在衡量实况调查团人格方面和领域以及饮食行为的调查。当前研究中使用的所有措施均已在可比样本中得到验证[ 52,53,54,55,56 ] 。

性格
FFM 国际人格项目库-神经质外向开放性量表-120 项目版本 (IPIP-NEO-120; [ 52]）被用来衡量实况调查的五个领域（神经质、外向性、开放性、宜人性和责任心）和 30 个方面。参与者被要求对每个项目如何描述他们（例如，“爱情兴奋”，“避免哲学讨论”）进行评分，采用五点李克特量表，范围从1（非常不准确）到5（非常准确）。为了获得方面分数，将与每个方面相关的四个项目相加。我们发现 E6（快乐；α = 0.56）和 O4（冒险；α = 0.58）子量表的内部一致性不足，因此这些量表从后续分析中删除。E5（寻求兴奋；α = 0.68）和 O3（情感；α = 0.66）子量表包含在基于当代参考文献的研究中，这些参考文献表明内部一致性可能是可以接受的[ 57]。其余分量表表现出足够强的内部一致性（α = 0.70–0.90）。已发现 IPIP-NEO-120 在 FFM 域和方面的测量中与原始 IPIP-NEO [ 58 ] 和 NEO-PI-R（它所基于的测量）提供一致的结果[ 52 ]。IPIP-NEO 的五因子结构已在样本中复制[ 59 ]，并且 IPIP-NEO-120 所基于的 NEO 被发现在不同性别之间保持不变[ 60 ]。

饮食行为
我们使用饮食病理症状清单（EPSI；[ 61]）。这是一个包含 45 个项目的量表，旨在评估饮食失调行为。该量表由八个子量表组成，其中身体不满意提供了核心饮食和体重问题的衡量标准，另外七个子量表旨在衡量特定的饮食失调行为。限制量表测量限制饮食摄入的倾向，暴食量表评估摄入大量食物的倾向，清除量表测量自我诱导呕吐、泻药的使用、利尿剂的使用和减肥药的使用。认知约束量表测量卡路里计数和对“健康”食品的关注，对肥胖的消极态度测量对被认为超重的个人的判断。过度运动子量表提供对强迫性或剧烈运动的评估，肌肉锻炼子量表评估增强肌肉和补充剂使用的努力。根据 Aouad 和他的团队进行的调查，测量咀嚼和吐痰行为的量表中还包含了一个附加项目（“我咀嚼后吐出食物，以避免体重增加”）。62 ] 并措辞与 EPSI 中的其他项目保持一致。EPSI 采用五点李克特量表进行评分，范围从 0（从不）到 4（经常），每个子量表的项目相加得到总分。本研究发现内部一致性范围从好到强（α = 0.79–0.90）。之前发现 EPSI 除了在不同性别之间保持不变之外，对于男性和女性的所有量表都具有良好的重测信度[ 61 ]，并且对于大多数量表（当性别分开考虑时）[ 63 ]。

饮食失调检查问卷简版 (EDE-QS) 是原始饮食失调检查问卷 (EDE-Q; [ 64 ]) 的 12 项版本，该量表要求参与者选择他们有多少天从事特定行为（例如，“您是否有强烈的减肥愿望？”“您是否有一种对饮食失去控制的感觉”），项目按 4 点李克特量表评分，范围从 0 (0天）到 3（6-7 天）。将每个项目获得的分数相加得出总分[ 64 ]。研究表明，分数 15 及以上表明存在饮食失调 [ 65]。该量表具有很强的内部一致性，当前样本的克伦巴赫α系数为α = 0.91。此外，EDE-QS 被发现在 2-14 天内具有较高的重测信度，并且与 EDE-Q 和其他饮食病理学测量密切相关，表明具有很强的收敛效度，并且该量表已被发现有效区分患有饮食失调症的人和没有饮食失调症的人[ 64 ]。EDE-Q 已被发现适合男性和女性使用 [ 66 ]。

抑郁、焦虑和压力
抑郁焦虑压力量表 21 项目版本 (DASS-21) 是一个包含 21 项目的量表，用于测量负面情绪状态。该量表源自最初的 42 项 DASS，由三个子量表组成 [ 67 ]。第一个，抑郁，测量低积极情绪（例如，“我似乎根本没有体验到任何积极的感觉”），焦虑测量身体过度兴奋（例如，“我觉得我接近恐慌”），压力测量紧张或烦躁（例如“我发现很难放松”；[ 68]）。DASS-21 采用 4 点李克特量表评分，范围从 0（根本不适用于我/从不）到 4（非常或大部分时间/几乎总是适用于我），项目得分为每个子量表相加得到总分，然后乘以2得到与原始42项版本一致的分数[ 67 ]。研究复制了 DASS 和 DASS-21 [ 67 , 68 ]的三因素结构，并且 DASS 在我们的样本中表现出良好的内部一致性（α = 0.84–0.91）。

程序
这项研究的数据之前已在其他地方描述过[ 50 , 69]。为了吸引潜在参与者，在社交媒体上发布了简要概述研究目标和预期时间投入的广告。这些帖子针对年轻人，发布在与饮食失调和人格障碍组织相关的社交媒体页面和电子通讯、大学页面、社区和体育布告栏以及与健身、行业和食品等兴趣团体相关的页面上。该调查包括收集人口统计信息和心理测量的问题。调查完成后，参与者有机会参加抽奖，赢取价值 35 美元的代金券。

统计分析
使用 JASP 统计软件包 0.14.1 版（Jasp Team，[ 70 ]）进行聚类分析，所有其他统计计算均使用 SPSS 27 版 [ 71 ]实施。JASP 用户手册可在线免费获取[ 72 ]，我们研究中使用的机器学习参数已包含在附加文件1中。统计分析流程如图2所示 。由于内部一致性差而删除 E6（快乐）和 O4（冒险）后，所有其他 IPIP-NEO-120 人格方面均进入分层、k 均值和随机森林聚类分析。轮廓值 [ 73] 除了赤池信息准则（AIC；[ 74 ]）和贝叶斯信息准则（BIC；[ 75 ]）之外，还使用赤池信息准则（AIC；[74]）和贝叶斯信息准则（BIC；[75]）来确定最合适的聚类数量。

图2
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数据分析流程图

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模型中最终聚类解决方案的命名是根据输入变量的平均值和标准差的模式确定的。特别是，使用单向方差分析 (ANOVA) 检查 IPIP-NEO 人格方面、EPSI 和 DASS-21 子量表评分以及 EDE-QS 上聚类之间的差异，比较 EDE-QS 评分的临床意义的频率使用卡方分析在聚类之间进行比较，并使用线性回归分析来探索聚类成员资格如何预测 EDE-QS 和 DASS-21 分数。受访者的性别和年龄被视为回归中的潜在混杂因素。分析中纳入了年龄，因为饮食失调在青春期比成年期更容易出现，而且年龄较小的人更有可能限制饮食。18 , 50 ]。

结果
包括每个变量的平均值和标准差在内的初步分析已包含在我们的附加文件1中。所有变量的相关矩阵之前已在附加文件1中发布：我们之前发布的数据 [ 50 ]。

对于初始聚类分析，我们优化了分层、k 均值和随机森林方法的轮廓值的解决方案。对于每种方法，2 聚类解决方案似乎是最佳拟合解决方案：聚类 1 在神经质方面表现出高分，在外向性和尽责性方面得分较低；集群 2 在神经质方面得分较低，在外向性和尽责性方面得分较高（参见附加文件1））。两簇解决方案的 EPSI 和 DASS-21 分数之间的差异反映了与低精神病理学簇相比较高的分数。然而，由于本研究的目的是探索潜在的方面差异，并了解适应不良人格表现的细微差别，因此使用 3 聚类解决方案进行进一步分析。修订后的聚类数量是基于对树状图的检查（参见附加文件1）以及现有的研究文献，这些文献已经证明了至少两种不同形式的高精神病理学人格表现[ 9 , 16 , 25 , 26 , 27 ] 。

然后进行分层、k 均值和随机森林聚类分析，并将聚类解的数量固定为 3。使用Akaike 信息准则 (AIC; [ 74 ]) 和贝叶斯信息准则 (BIC; [ 75 ]) 选择 k 均值 3 聚类解决方案以用于进一步的统计分析。AIC和BIC通常用作模型选择标准，其中最低值代表更好的模型[ 76 , 77 ]。

表1总结了分层、k 均值和随机森林聚类分析三个聚类解决方案中分配给每个聚类的参与者数量以及 BIC 和 AIC 值。

表 1 集群解决方案摘要，以及每个集群解决方案的每个集群中男性、女性和性别不同参与者的数量以及 BIC 和 AIC 值
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最终集群解决方案
k-means聚类分析具有最低的BIC和AIC值，因此被选为后续分析的最终聚类方案。分层和随机森林聚类分析的平均值和标准差已包含在附加文件1中。进行了一系列单向方差分析 (ANOVA) 和 Bonferroni 调整事后分析，以确定区分每个簇的 IPIP-NEO-120 方面。表2显示了 IPIP-NEO-120、EPSI、EDE-QS 和 DASS-21 的平均值和标准差，以及最终 3 簇解决方案的簇间比较的方差分析结果。

表 2 最终 3 簇解决方案的 IPIP-NEO-120 面、EPSI、EDE-QS 和 DASS-21 的平均值、标准差和单向方差分析结果
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如表 2所示，从数据中出现了三个类似于先前确定的理论构造的集群。发现了一个类似 OC 的集群，其特征是高度焦虑、抑郁、自我意识、脆弱、情绪化、自由主义、道德、合作、谦虚和同情。OC 集群的进一步特征是外向性领域内的方面得分较低，责任性领域内的方面得分显着高于 UC 组，但显着低于弹性组。研究发现，类似 UC 的群体具有较高的愤怒性、不节制性、合群性、寻求刺激性、想象力，以及在宜人性和尽责性方面得分较低。EPSI 身体不满意得分显着更高，与弹性组相比，OC 组和 UC 组均发现限制性 DASS 分量表和 EDE-QS，而 UC 组的独特特征是 EPSI 暴食、清除、对肥胖的消极态度以及咀嚼和吐痰方面得分较高。弹性集群清晰可辨，其特征是神经质领域内的方面得分较低，而外向性、宜人性和尽责性领域内的方面得分较高。

预测饮食病理学
EDE-QS 得分为 15 或以上表明可能存在饮食失调 [ 65 ]。表3显示了按聚类获得临床 EDE-QS 评分的参与者的频率 。三名参与者完成了 IPIP-NEO-120，但没有完成 EDE-QS，因此被纳入聚类分析，但被排除在卡方分析之外。进行独立性卡方检验来检查聚类解与临床 EDE-QS 评分之间的关​​系。发现该关系显着 (X 2 (N = 569) = 43.57, p < 0.001）。研究发现，OC 和 UC 集群中的个体比弹性集群中的个体更有可能在 EDE-QS 上获得临床评分。

表 3 按人格类型划分的临床 EDE-QS 评分的频率和百分比
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表4中列出了探索 IPIP-NEO 簇解决方案作为饮食病理学预测因子的线性回归分析结果 

表4 使用3聚类隶属度预测饮食病理、抑郁、焦虑和压力的线性回归分析结果
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如表4所示 ，与弹性集群中的成员相比，处于 OC 或 UC 集群中可以显着预测 EDE-QS 和所有三个 DASS-21 子量表的得分更高。当考虑到年龄和性别的影响时，所有这些关系仍然很重要。研究发现，与男性相比，女性对于 EDE-QS 和压力 DASS-21 子量表的预测模型具有显着的价值。

讨论
我们研究的目的是探讨年轻成人非临床样本中人格类型与饮食病理学之间的关系。由于本研究的目的是了解高精神病理学群体之间的层面差异，因此我们选择了三簇解决方案，作为在过去的研究和研究目标的背景下最有意义的解决方案。正如预期的那样，OC、UC 和弹性人格簇在我们的研究数据中是可区分的。在这里，我们详细探讨与每种人格类型相关的各个方面，以加强对表征 OC、UC 和复原力的因素的理解。然后我们讨论不同性格类型的饮食失调、抑郁、焦虑和压力有何不同。

人格类型
支持当前研究的假设，OC 类型与神经质、宜人性和尽责性领域内的方面得分高，以及外向性领域内方面的低分相关。UC 类型与神经质领域的高分相关，而宜人性和尽责性方面的得分较低，而弹性类型则与低神经质、高外向性和宜人性相关[ 15,41,42 ]]。当前的研究进一步旨在通过探索人格类型之间的层面差异来扩展先前的研究。在神经质领域，OC 型与高度抑郁、焦虑、自我意识和脆弱性相关，而 UC 型在愤怒和冲动方面得分较高。本研究的结果还能够进一步深入了解人格类型与尽责性领域之间的关系。我们的结果表明，弹性型在责任心领域的所有方面得分最高。然而，除了自我效能感和自律性之外，OC 型组在所有方面的得分均高于 UC 组。

虽然我们的研究是据我们所知第一个了解人格类型的层面差异的研究，但结果反映了 OC 类型的理论结构，即焦虑、敏感和低自尊 [ 16 , 27 ]，此外还对 OC 类型给予了很高的评价。履行承诺和高风险敏感性的重要性[ 28 ]。另一方面，冲动、攻击性和外化先前已被认为与UC相关[ 9,13,16,33 ]。可能暗示的是，方面层面的差异可能解释了过去对实况调查团和人格类型的研究的不一致，这也支持了对人格类型的其他研究。

其他值得注意的方面关系是 OC 类型的特点是谦虚和直接。这一发现可能表明临床观察表明 OC 型有这些特征的适应不良变体的倾向，例如自我贬低或直率 [ 28 ]。一个有趣的发现是，OC 类型在自由主义（也称为价值观）FFM 方面得分很高。尽管之前的研究没有指出，但我们的研究结果可能反映了 OC 个体高度重视正确性或公平性的倾向 [ 28 ]。UC 类型与富有想象力、外向和冒险精神相关，这可能代表不切实际、寻求关注和鲁莽的适应不良倾向，这些倾向以前与 UC 类型相关[ 28]。人们发现，具有韧性的特点是信任他人并坚持自己的价值观。考虑到这一发现的反面，我们的研究可能反映了 OC 和 UC 所经历的人际关系困难，对他人的信任有限，并且倾向于同意牺牲自己的价值观 [ 28 ]。我们研究的重要贡献在于，我们可以突出显示可能表明人格类型的人格方面，这超出了当前领域级别的理解。

饮食失调的性格类型
我们研究的第二个目的是了解性格类型与饮食病理学之间的关系。尽管恢复型人格中存在饮食病理学的临床水平，但其比率低于 OC 或 UC 人格类型，并且发现 OC 和 UC 人格类型在身体不满意和饮食限制方面得分同样高。到有弹性的群体。正如预期的那样，与弹性类型相比，OC 或 UC 集群中的成员可以预测饮食病理学的存在，这支持了现有研究 [ 9]。当年龄和性别的影响得到控制时，这些关系的重要性仍然存在。在预测模型中，女性被发现也是饮食病理学和压力的重要预测因子，这支持了过去强调饮食失调 [ 18 , 47 ] 和压力 [ ​​78 , 79 ] 方面性别差异的研究。

在考虑饮食失调行为时，OC 和 UC 类型之间存在一些差异。在暴食、净化、过度运动、肌肉锻炼、咀嚼和吐痰等指标上，UC 型的得分高于 OC 型，OC 型的得分高于弹性型。尽管 UC 人格类型之前已被认为与暴食和清除行为增加有关 [ 9 , 30 ]，但人格类型与其他饮食行为之间的关系之前尚未被探索过。例如，过去的研究已经确定了强迫性运动与神经质 [ 80 , 81 ] 和外向性 [ 81]升高之间的关系。]，而咀嚼和吐痰行为此前已被认为与冲动有关[ 50 , 69 ]。可以暗示的是，外向性和冲动性的升高可能分别使 UC 个体面临更高的强迫运动和咀嚼和吐痰的风险。之前很少有研究探索肌肉构建行为和 FFM 特征，因此需要对该领域进行进一步的研究。

我们研究的一个有趣发现是，与其他性格类型相比，加州大学参与者对肥胖的消极态度得分更高。虽然在过去的研究中已经发现了患有饮食失调的“肥胖恐惧症”个体群体[ 82 , 83 ]，但这指的是对自己体重增加的恐惧，而不是对他人体重的判断。从理论上讲，OC 个体更有可能将他们的担忧内在化，而 UC 个体更有可能将行为外化[ 28]]。因此，一种推测性的解释可能是，OC 个体可能更有可能内化对更大身体的恐惧，而 UC 个体更有可能将对体型的期望寄托在他人身上，从而导致体重耻辱的长期存在。

具有抑郁、焦虑和压力的人格类型
根据理论上有利的性格类型来概念化临床困难。作为一种跨诊断结构，有能力将临床疾病的同时发生理解为潜在人格的行为表达[ 9 , 28 ]。因此，我们将抑郁、焦虑和压力的测量纳入临床病理学的测量，也是因为这些问题在饮食失调的个体中普遍存在[ 21 , 23 ]。研究发现，OC 型和 UC 型在抑郁、焦虑和压力方面的得分均高于弹性型。先前有研究探讨了人格与抑郁或焦虑之间的关系[ 3，4 , 8 , 84 ]，纵向研究表明 OC 和 UC 与较高的焦虑和抑郁发生率相关 [ 9 ]。然而，据我们所知，这是第一项在澳大利亚年轻人中探讨人格类型与抑郁、焦虑和压力之间关系的研究。可以暗示的是，OC 和 UC 人格类型患心理健康状况的风险较高。本研究的另一个发现是，与 OC 型和弹性型相比，UC 型在压力测量方面得分更高。因此，我们的研究结果为 OC 和 UC 类型之间的差异提供了独特的见解，以应对其环境，这值得进一步研究。

总结目前的发现，尽管每个群体的人格特征存在差异，但两者都与相似的临床表现相关。Lynch [ 28 ] 和 Westen, Gabbard [ 85]概述的理论框架]表明，个体独特的个性与环境之间的适应不良相互作用构成了该个体的精神病理学的基石。在这些理论框架内，我们的结果表明，尽管 OC 和 UC 人格类型显着不同，但精神病理学表面上可能具有可比性。因此，我们的研究提供了进一步的证据，表明将焦点从当前以行为模式为重点的诊断系统转移到以个体人格为焦点的诊断系统可能具有一定的临床效用[ 20 ]。

局限性
在解释当前研究的结果时，应该考虑一些局限性。值得注意的是，完成当前研究调查的大多数参与者都是白人。不同种族背景之间以及白人和澳大利亚土著之间的饮食失调表现存在差异[ 86 ][ 87 ]。在这项研究中，我们还依赖于自我报告措施，并且由于内部一致性不可接受而不得不省略一些量表。尽管使用大量非临床样本是我们研究的优势，但它也是一个限制。这与使用规范人格测量一起可能会对我们的研究的临床转化造成障碍。这可能是 FFM 的临床版本 [ 88] 或旨在评估 FFM特征的适应不良变异的测量，例如 DSM-5 的人格量表 [ 89,90,91,92 ]可能更适合临床使用。

由于在 COVID-19 大流行期间在澳大利亚收集，当前数据可能有限。大流行与心理困扰和饮食失调行为增加有关[ 93 ]，目前尚不清楚这些因素是否以及何时会恢复到大流行前的水平。最后，当前研究的横断面设计不允许我们假设性格和饮食行为如何随着时间的推移相互预测，但这项研究可能为未来为此目的的纵向研究提供坚实的基础。

影响
我们的研究结果表明，对人格类型的侧面理解可能有助于理解如何使用规范的人格测量来区分弹性类型与 OC 或 UC 类型。其次，我们的结果延续了过去的研究，这些研究表明，与弹性型相比，OC 和 UC 人格类型的个体饮食病理、抑郁、焦虑和压力有所增加，并且每种人格类型都与一系列饮食失调行为相关。第三，类似的临床行为可能是不同潜在人格结构​​的明显表征。例如，尽管 OC 和 UC 个体可能都存在限制性饮食行为或符合重度抑郁症的标准，这可能意味着临床表现背后的因素有所不同。因此，根据人格类型制定个人的表现病理可能有助于理解和解决该个人的独特问题。

我们的研究强调了未来研究的一些重要领域。首先，FFM 被设计为人格的规范模型，其中存在极端分数的适应性和适应不良表示，并且预计随着时间的推移保持稳定[ 94]。在我们的研究中，很明显，较高水平的精神病理学与 OC 和 UC 类型相关，进一步的研究将受益于了解如何识别 FFM 特征的适应性和适应不良表征之间的差异。尽管目前的数据是使用非临床样本获得的，但可以对临床样本的未来研究提出推测性建议。例如，需要进一步的研究来检查与每种人格类型相关的实况调查团特征，以及这些特征如何预测治疗，以及整个治疗过程中表现的变化。

未来研究的另一个途径是探索与 OC 和 UC 人格类型相关的 FFM 维度如何与 OC、UC 和复原力的临床概念相关。例如，Lynch 概述了他们的治疗方法，即彻底开放式辩证行为疗法 (RO-DBT)，有一些证据可以作为适应不良 OC 表现的治疗方法 [ 28 ]，而辩证行为疗法 (DBT) 则是针对适应不良 UC 人格风格而设计的 [28]。28、95、96、97、98 _ _ _ _ _ _ _ _]。因此，有必要探讨当前研究的结果是否与评估 RO-DBT 或 DBT 适合性的临床访谈结果一致，以及如何将其与参与饮食失调特定治疗（例如增强认知行为）进行比较治疗（CBT-E；[ 99 ]）。

结论
我们研究的目的是使用 FFM 探索 OC、UC 和弹性人格类型。结果揭示了数据中的聚类解决方案，这些解决方案似乎与作为理论结构的三种人格类型一致，并且基于过去的研究。我们的研究结果对与每种人格类型相关的实况调查团特征进行了多层面的理解，为研究文献做出了贡献。此外，我们发现 OC 和 UC 人格类型都与饮食病理、抑郁、焦虑和压力的增加相关，这表明不同的潜在人格风格可能导致临床疾病的类似行为表达。