Social–Emotional Profiles of PTSD, Complex PTSD, and Borderline Personality Disorder Among Racially and Ethnically Diverse Young Adults: A Latent Class Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The debate around the construct validity of complex posttraumatic stress disorder (CPTSD) has begun to examine whether CPTSD diverges from posttraumatic stress disorder (PTSD) when it co-occurs with the diagnosis of borderline personality disorder (BPD). The present study (a) examined the construct validity of CPTSD through a latent class analysis of a non-treatment-seeking sample of young trauma-exposed adults and (b) characterized each class in terms of trauma characteristics, social emotions (e.g., shame, guilt, blame), and interpersonal functioning. A total of 23 dichotomized survey items were chosen to represent the symptoms of PTSD, CPTSD, and BPD and administered to 197 trauma-exposed participants. Fit statistics compared models with 2-4 latent classes. The four-class model showed the best fit statistics and clinical interpretability. Classes included a "high PTSD+CPTSD+BPD" class, characterized by high-level endorsement of all symptoms for the three diagnoses; a "moderate PTSD+CPTSD+BPD" class, characterized by endorsement of some symptoms across all three diagnoses; a "PTSD" class, characterized by endorsement of the ICD-11 PTSD criteria; and a "healthy" class, characterized by low symptom endorsement overall. Pairwise comparisons showed individuals in the high PTSD+CPTSD+BPD class to have the highest levels of psychological distress, traumatic event history, adverse childhood experiences, and PTSD symptoms. Shame was the only social emotion to significantly differ between the classes, p = .002, η² = .16. The findings diverge from the literature, indicating an overlap of PTSD, CPTSD, and BPD symptoms in a non-treatment-seeking community sample. Further, shame may be a central emotion that differentiates between presentation severities following trauma exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».