Assessing <i>DSM-5</i> Section III Personality Traits and Disorders With the MMPI-2-RF
Notice bibliographique
Résumé
An alternative model for diagnosing personality disorders (PDs) appears in DSM-5 Section III. This model includes a set of dimensional personality traits, which along with impairment in personality functioning can be configured to represent one of six PDs. Although specific assessment instruments for these personality traits have already been developed (e.g., the Personality Inventory for DSM-5 [PID-5]), clinicians will likely continue to use omnibus measures of psychopathology that are familiar to them to inform diagnostic decision making. One such measure, the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2-Restructured Form (MMPI-2-RF), will likely remain in the test armamentarium of many practitioners and be employed to assess the DSM-5 dimensional traits. In the current investigation, we examined the associations between MMPI-2-RF scale scores and the PID-5 trait scores and DSM-5 Section III PDs in a combined sample of university students (n = 668) from the United States and Canada. Our results indicated that the MMPI-2-RF scale scores mostly converge with PID-5 dimensional traits as well as the Section III PDs in a conceptually expected manner. As such, we conclude that the MMPI-2-RF is a potentially useful instrument in assessing personality psychopathology as conceptualized in DSM-5 Section III.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».