Brain functional integration: an epidemiologic study on stress-producing dissociative phenomena
Notice bibliographique
Résumé
Dissociative phenomena are common among psychiatric patients; the presence of these symptoms can worsen the prognosis, increasing the severity of their clinical conditions and exposing them to increased risk of suicidal behavior. Personality disorders as long duration stressful experiences may support the development of dissociative phenomena. In 933 psychiatric outpatients consecutively recruited, presence of dissociative phenomena was identified with the Dissociative Experience Scale (DES). Dissociative phenomena were significantly more severe in the group of people with mental disorders and/or personality disorders. All psychopathologic traits detected with the symptom checklist-90-revised had a significant correlation with the total score on the DES. Using total DES score as the dependent variable, a linear regression model was constructed. Mental and personality disorders which were associated with greater severity of dissociative phenomena on analysis of variance were included as predictors; scores from the nine scales of symptom checklist-90-revised, significantly correlated to total DES score, were used as covariates. The model consisted of seven explanatory variables (four factors and three covariates) explaining 82% of variance. The four significant factors were the presence of borderline and narcissistic personality disorder, substance abuse disorders and psychotic disorders. Significant covariates were psychopathologic traits of anger, psychoticism and obsessiveness. This study, confirming Janet's theory, explains that, mental disorders and psychopathologic experiences of patients can configure the chronic stress condition that produces functional damage to the adaptive executive system. The symptoms of dissociative depersonalization/derealization and dissociative amnesia can be explained, in large part, through their current and previous psychopathologic experiences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».