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Enregistrement W2047869969 · doi:10.1177/1077559512461173

Using a Sibling Design to Compare Childhood Adversities in Female Patients With BPD and Their Sisters

2012· article· en· W2047869969 sur OpenAlexaff
Lise Laporte, Joel Paris, Herta A. Guttman, J A Russell, José A. Correa

Notice bibliographique

RevueChild Maltreatment · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysfunctional familyBorderline personality disorderNeglectPsychopathologySiblingChild abusePhysical abusePsychologyPoison controlClinical psychologyPsychiatryPsychological abuseProbandInjury preventionMedicineDevelopmental psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abuse and neglect are well-established risk correlates of borderline personality disorder (BPD). The goal of this study was to examine whether BPD probands can be differentiated from their sisters with respect to a range of developmental adversity and maltreatment indicators, including retrospective self-reports of past experiences of childhood abuse and neglect, dysfunctional parent-child relationships and peer victimization and dysfunctional peer relationships. A total of 53 patients with BPD were compared to 53 sisters who were currently free of psychopathology on measures assessing childhood adversities. Both probands and sisters reported similar prevalence of intrafamilial abuse, although BPD patients reported more severe physical and emotional abuse. BPD patients reported higher prevalence of physical abuse by peers. These findings generally support the principle of multifinality, in which similar histories of adversities can be associated with a variety of outcomes, ranging from psychopathology to resilience.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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