Defense Mechanisms in Schizotypal, Borderline, Antisocial, and Narcissistic Personality Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Numerous authors have theorized that defense mechanisms play a role in personality disorders. We reviewed theoretical writings and empirical studies about defenses in schizotypal, borderline, antisocial, and narcissistic personality disorders, developing hypotheses about these differential relationships. We then examined these hypotheses using dynamic interview data rated for defenses in a study of participants (n = 107) diagnosed with these four personality disorder types. Overall, the prevalence of immature defenses was substantial, and all four disorders fit within the broad borderline personality organization construct. Defenses predicted the most variance in borderline and the least variance in schizotypal personality disorder, suggesting that dynamic factors played the largest role in borderline and the least in schizotypal personality. Central to borderline personality were strong associations with major image-distorting defenses, primarily splitting of self and other's images, and the hysterical level defenses, dissociation and repression. Narcissistic and antisocial personality disorders shared minor image-distorting defenses, such as omnipotence or devaluation, while narcissistic also used splitting of self-images and antisocial used disavowal defenses like denial. Overall, differential relationships between specific defenses and personality disorder types were largely consistent with the literature, and consistent with the importance that the treatment literature ascribes to working with defenses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».