Familial aggregation of candidate phenotypes for borderline personality disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Borderline personality disorder (BPD) and its core Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) factor-analytically derived phenotypes aggregate in families. To potentially inform future conceptualizations of BPD, this study examined the familial aggregation and co-aggregation with BPD of 3 additional candidate phenotypes for BPD psychopathology: anxiousness, aggressiveness, and cognitive dysregulation. Participants included 347 probands (126 with BPD, 128 without BPD, and 93 with major depressive disorder) and 814 parents and siblings of probands. All participants completed diagnostic assessments and scales assessing the candidate phenotypes. The familial aggregation of phenotypes (correlation of level of phenotype between family members), the familial co-aggregation of phenotypes with BPD (correlation of phenotype with BPD between family members), and the within-individual correlation of phenotypes with BPD were assessed. All 3 candidate phenotypes showed high levels of familial aggregation (rs = .14 - .53, ps < .001), the magnitudes of which were comparable with DSM-based core sectors of psychopathology. Anxiousness and cognitive dysregulation showed strong within-individual associations with BPD (rs = .55 and .46, respectively; ps < .001) and substantial familial co-aggregation with BPD (rs = .12 and .13, respectively; ps ≤ .002). In contrast, aggressiveness showed a weak within-individual association with BPD (r = .11, p = .12) and little familial co-aggregation with BPD (r = .05, p = .21). These findings suggest that anxiousness and cognitive dysregulation are promising phenotypes for BPD psychopathology that move beyond factor-analytically based conceptualizations. In contrast, aggressiveness was only weakly related to BPD, suggesting that this phenotype may not represent an essential feature of this disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».