Major Depression in Patients with Borderline Personality Disorder: A Clinical Investigation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Borderline personality disorder (BPD) is characterized by a high frequency of comorbidity with major depressive disorder (MDD). This study aimed to compare the clinical characteristics of 2 groups of patients with MDD: those with concomitant BPD and those with other concomitant personality disorders. METHODS: We assessed 119 outpatients, using a semistructured interview for demographic and clinical features, the Structured Clinical Interview for DSM-IV, Hamilton anxiety and depression scales, the Zung Self-Rating Depression Scale (ZSDS), the Social and Occupational Functioning Assessment Scale (SOFAS), the Sheehan Disability Scale, and the Revised Childhood Experiences Questionnaire. We performed a regression analysis, using the number of criteria for BPD as the dependent variable. RESULTS: Severity of BPD was positively related to the ZSDS score, to self-mutilating behaviours, and to the occurrence of mood disorders in first-degree relatives; it was negatively related to the SOFAS score and age at onset of MDD. CONCLUSIONS: Patients with comorbid MDD and BPD present differential characteristics that indicate a more serious and impairing condition with a stronger familial link with mood disorders than is shown by depression patients with other Axis II codiagnoses.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».