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Enregistrement W3087179581 · doi:10.1097/nmd.0000000000001230

Defense Mechanisms, Gender, and Adaptiveness in Emerging Personality Disorders in Adolescent Outpatients

2020· article· en· W3087179581 sur OpenAlexaff
Mariagrazia Di Giuseppe, J. Christopher Perry, Ciro Conversano, Omar Carlo Gioacchino Gelo, Alessandro Gennaro

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityPsychologyPersonality disordersClinical psychologyPsychopathologyBig Five personality traitsPersonality pathologyPersonality Assessment InventoryDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focused on demographic and personality differences in the use of 30 defense mechanisms in adolescents with personality psychopathology and explored the hierarchical organization of personality traits based on the adaptiveness of defensive functioning. A total of 102 self-referred adolescent outpatients were interviewed and assessed on defense mechanisms and personality traits using the Defense Mechanisms Rating Scales and the Shedler-Westen Assessment Procedure 200 for Adolescents, respectively. Age and gender differences were found throughout the hierarchy. Pearson's correlations revealed a hierarchical organization of emerging personality disorders (PDs) in adolescence. More adaptive defenses were clearly associated with healthier personality style, whereas more pathological personality styles such as those with borderline traits were characterized by more rigid and maladaptive defenses. Dissociation was also associated with maladaptive personality types. Identifying the defenses associated with emerging personality disorders may inform the unconscious function of defense mechanisms in specific PDs. The systematic assessment of defense mechanisms might also help therapists to monitor changes during treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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