MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2583580657 · doi:10.1017/9781107298613.004

Understanding Borderline Personality Disorder

2017· book-chapter· en· W2583580657 sur OpenAlexaff
W. John Livesley

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorderline personality disorderPsychologyPersonalityDependency (UML)Interpersonal communicationPersonality disordersCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter uses the idea of the personality system to develop an empirically based description of borderline personality disorder (BPD) organized around the idea introduced earlier that BPD has two main components: the emotional dependency constellation of traits and core self and interpersonal pathology. Borderline Traits The emotional dysregulation cluster of traits may be divided into three groups: emotional, interpersonal, and cognitive (see Table 3.1). Emotional Traits Underlying unstable emotions are two major traits: anxiousness and emotional lability. Other less-common traits, namely, pessimistic-anhedonia and generalized hypersensitivity, also contribute to the clinical picture in some patients. Anxiousness Although most theories emphasize emotional lability, patients with BPD are anxious and fearful. They tend to describe themselves as life-long worriers who see the world as threatening and malevolent and themselves as vulnerable and powerless, which makes them hyper-vigilant for indications of threat, especially loss, rejection, and abandonment. Consequently, emotional crises involve fear, panic-like anxiety, and rumination about painful experiences. The current framework for understanding BPD assumes that anxiousness is the cornerstone trait that influences the expression of other traits. At this point, you may be wondering why I am emphasizing anxiousness when many patients show little overt anxiety and seem more angry than anxious. This is often the case. One reason is that the threat mechanism underlying anxiousness offers the option of responding with either fight or flight. Since anxiety increases feelings of vulnerability, many patients rapidly convert it into anger (fight), which is more tolerable. This occurred with one patient who rushed her young child who had suddenly become very ill to the local emergency room whereupon she immediately quarrelled with staff trying to treat the child. The intense anxiety about the child's safety was overwhelming and hence quickly expressed as anger. It was only later, when discussing the event in therapy, that she acknowledged her fear. This reaction is common in forensic settings where it is important not to appear weak lest this is exploited by others. However, despite the propensity to convert anxiety into rage, it is important to treat the underlying fearfulness by teaching stress management skills and restructuring appraisals of threatening situations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetPersonality Disorders and PsychopathologyTravaux en français237 207