A Framework for Integrating Dimensional and Categorical Classifications of Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Although empirical evidence strongly supports a dimensional representation of personality disorder, there is strong resistance to dimensional classification due in part to concerns about clinical utility. Acceptance of an evidence-based dimensional classification would be facilitated by information on how such a system would map onto existing diagnoses. With this objective in mind, an integrated framework is proposed that combines categorical and dimensional diagnoses. A two-component classification is adopted that distinguishes between the diagnosis of general personality disorder and the assessment of individual differences in the form the disorder takes. Then, the DSM definition of personality disorders is extended by defining individual disorders as categories of trait dimensions. This makes it possible to develop an integrated classification organized around a set of empirically derived primary traits. Assessments of these traits may then be combined to generate categorical and dimensional diagnoses. It is argued that this approach would introduce an etiological perspective into the classification of personality disorder and improve categorical classification by providing an explicit definition of each diagnosis. The clinical utility of incorporating a dimensional classification is discussed in terms of convenience and acceptability, value in predicting outcomes and treatment planning, and usefulness in organizing and selecting interventions.
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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 | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».