Defining Borderline Personality Disorder Impulsivity: Review of Neuropsychological Data and Challenges that Face Researchers
Notice bibliographique
Résumé
It has been pointed out that the definition of BPD impulsivity would be improved by incorporating neurobehavioral models in order to bridge the research and the DSM behavioral criterion.Moeller et al. [1] have proposed three neuropsychological diagnostic criterions related to impulsivity in psychiatric disorders: (1) rapid, unplanned reactions to stimuli before complete processing of information; (2) lack of regard for long-term consequences and;(3) decreased sensitivity to negative consequences of behavior.The goal of this paper was to review the neuropsychological literature of BPD impulsivity in line with these neuropsychological diagnostic criterions to verify if the evidence from neuropsychological data and measurements is sufficiently strong to be integrated into the J Psychiatry Psychiatric Disord 2017; 1 (3): 154-176 155 DSM definition of BPD impulsivity.Results of the review highlight some evidence regarding neuropsychological deficits in BPD patients that may be underlying their impulsive self-damaging behaviors.However, at least five methodological challenges are pointed out and need to be addressed before these deficits can be successfully integrated into a definition of BPD impulsivity.Some solutions are proposed to face the main challenges in studying impulsivity in BPD.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».