The association of pathological and “normal-range” personality traits with psychotic-like experiences in a general population sample.
Notice bibliographique
Résumé
Transient expressions of positive psychotic symptoms, referred to as "psychotic-like experiences," can be measured in the general population. With an increase in attention to investigate underlying causes of psychotic-like experiences (PLEs), such as personality traits, we investigated pathological personality traits (i.e., using the Personality Inventory for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition) in predicting PLEs, beyond normal-range personality traits. Study results suggest that pathological personality traits have unique prediction power and improve prediction of PLEs, beyond normal-range personality traits. Pathological personality traits significantly improved prediction of PLEs by 18.9% beyond normal-range traits in the general population. When we conducted a multivariate linear regression in reverse order, pathological personality traits explained 62.9% of the variance in predicting PLEs, with normal-range traits explaining ∼2% of the remaining variance. Specifically, pathological personality trait domains of Detachment and Psychoticism improved prediction power beyond normal-range traits in PLEs. The identification of associations between pathological personality traits and PLEs might contribute to "warning signs" for future psychotic-related disorders, beyond prediction power of normal-range personality traits. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».