Pain in patients with borderline personality disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with borderline personality disorder (BPD) frequently present to primary care physicians and specialists with pain problems. The aims of the current study are to (1) examine the prevalence of pain symptoms in patients with a diagnosis of BPD compared with a diagnosis of another personality disorder and (2) identify the factors that predict pain experienced in patients with BPD. METHODS: Two hundred and ninety inpatients meeting Revised Diagnostic Interview for Borderlines and DSM-III-R criteria for BPD and 72 patients who met DSM-III-R criteria for another personality disorder were assessed at baseline using semistructured interviews and self-report measures. Ratings of pain were assessed 16 years after baseline diagnosis and compared between diagnostic groups using t-tests. Regression analyses were used to identify predictors of pain among patients with BPD. RESULTS: Patients with BPD are more likely to experience pain and rate their pain as more severe than patients with other personality disorders. In multivariable regression models, there were three significant predictors of severity of pain among patients with BPD: older age, the presence of major depressive disorder, and the severity of childhood abuse other than sexual abuse. CONCLUSION: Patients with BPD report significant pain, which interferes with their lives. A focus on the management of medical and psychiatric comorbidities may improve their long-term functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».