Psychotic-Like Symptoms and the Temporal Lobe in Trauma-Related Disorders: Diagnosis, Treatment, and Assessment of Potential Malingering
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To overview the phenomenology, etiology, assessment, and treatment of psychotic-like symptoms in trauma-related disorders focusing on the proposed role of temporal lobe dysfunction. METHOD: We describe the literature pertaining to (i) psychotic-like symptoms and temporal lobe dysfunction in trauma-related disorders and (ii) psychological testing profiles in trauma-related disorders. We define trauma-related disorders as borderline personality disorder, post-traumatic stress disorder, and the dissociative disorders. Our search terms were dissociative disorders, temporal lobe, trauma, post-traumatic stress disorder, borderline personality disorder, psychosis, and malingering. RESULTS: nonauditory content that may or may not relate to traumatic content. Child voices are highly suggestive of complex dissociative disorders. Critically, not only do these symptoms resemble those seen in temporal lobe epilepsy, but the temporal lobe is implicated in trauma-related disorders, thus providing a plausible neurobiological explanation. Despite such evidence, these symptoms are frequently considered atypical and misdiagnosed. Indeed, common structured psychological assessment tools categorize these symptoms as possible indicators of invalid testing profiles. CONCLUSION: Psychotic-like symptoms are common in trauma-related disorders, may be related to temporal lobe dysfunction, and are frequently misinterpreted. This may lead to ineffective treatment and inappropriate determinations of malingering in the forensic system.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».