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Enregistrement W2955946406 · doi:10.1037/per0000342

Discrepancies in self- and informant-reports of personality pathology: Examining the DSM–5 Section III trait model.

2019· article· en· W2955946406 sur OpenAlexafffund
Michael Carnovale, Erika N. Carlson, Lena C. Quilty, R. Michael Bagby

Notice bibliographique

RevuePersonality Disorders Theory Research and Treatment · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésPersonality pathologyPsychologyPersonalityClinical psychologyPersonality disordersPersonality Assessment InventoryTraitBig Five personality traitsSelf-report studyDSM-516PF QuestionnaireSocial psychologyBig Five personality traits and culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proposed feature of personality pathology involves disturbances in identity, of which a lack of insight is one such manifestation. From recommendations in the literature, one potential approach to assess and quantify such impairment and link it to personality pathology, would be to obtain self-reports and informant reports and subsequently index the degree personality pathology severity exacerbates self-other discrepancies. The current study examines the degree to which self-reports and informant reports of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5), Section III trait scores are discrepant (i.e., mean-level discrepancies and correlational accuracy), as well as whether general personality pathology severity moderates these characteristics. Target participants (N = 208) in an elevated-risk community sample completed the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5), and knowledgeable informants rated targets using the informant version of the PID-5. General personality pathology severity was assessed via an aggregate of five-factor model personality disorder prototype scores derived from self-report, informant-report, and interview ratings. Mean-level discrepancies and correlational accuracy (and their moderation by general personality pathology) for PID-5 domains, facets, and personality disorder scores were subsequently examined. Results suggested that targets tended to mostly rate themselves only slightly lower than informants across all PID-5 scores (median dz = .21), and correlational accuracy across all PID-5 scores was moderate (median r = .34). Importantly, however, mean-level discrepancies increased as general personality pathology severity scores increased. Implications and future directions for the multimethod assessment of dimensional personality pathology are discussed. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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