Childhood maltreatment and personality disorders in patients with a major depressive disorder: A comparative study between France and Togo
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the association between childhood maltreatment (CM) and personality disorders (PDs) in adulthood in two different cultural contexts, including sub-Saharan Africa. The aims of this study were to compare the frequency of CM between patients in treatment in France and Togo for a major depressive disorder (MDD), to explore the link between CM and PDs, and to examine the mediating effect of personality dimensions in the pathway from CM to PDs in 150 participants (75 in each country). The 28-item Childhood Trauma Questionnaire, the International Personality Item Pool, and the Personality Diagnostic Questionnaire (PDQ-4+) were used to assess CM, personality dimensions, and PDs respectively. Togolese participants reported sexual and physical abuse (PA) and emotional and physical neglect significantly more frequently than French participants. In Togo, severe PA was associated with schizoid, antisocial, narcissistic, obsessive-compulsive, depressive, and negativist PDs whereas in France, PA was only linked to paranoid PD. In Togo, emotional instability partly mediated the relationship between CM and PDs while in France, no personality dimension appeared to mediate this link. Our results support the hypothesis that CM is more common in low-income countries and suggest that the links between CM and PDs are influenced by social environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».