Verbal elaboration of distinct affect categories and BPD symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The present study explores the relationship between the mentalization of distinct affect categories and the severity of borderline personality disorder (BPD) symptoms. Mentalization is assessed by both the level of verbal elaboration (VE) achieved by discrete affects (explicit mentalization) and the proportion of these individual affects in verbal expression (implicit mentalization). DESIGN AND METHODS: Sixty-four outpatients completed a series of questionnaires and took part in an interview designed to produce eight relationship episodes that involved four basic emotions: sadness, joy, anger, and fear (two of each). Affect mentalization was assessed with the Grille de l'Élaboration Verbale de l'Affect (GEVA), an observer-rated measure of levels of elaboration of verbalized affect, and the measure of affect content (MAC), which identifies the content of the verbalized affect (e.g., anger). Diagnostic criteria were obtained with the BPD scale of the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID-II) questionnaire. Alexithymia was assessed with the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). RESULTS: The severity of BPD symptoms was related to lower levels of VE of sadness. It was also associated with a higher frequency of hostility directed against others. The level of VE of sadness and the proportion of hostility showed incremental predictive value of borderline symptomatology over demographic information, the presence of a depressive disorder and alexithymia. CONCLUSIONS: These findings point to an association between the severity of BPD symptoms and a difficulty mentalizing specific affective domains largely recognized as being central to borderline pathology, namely sadness and hostility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».