Analysis of the interaction between personality dysfunction and traits in the statistical prediction of physical aggression: Results from outpatient and community samples
Notice bibliographique
Résumé
The Alternative Model for Personality Disorders (AMPD), included in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th ed.) and the World Health Organization's International Classification of Diseases (11th ed.; ICD-11) are, respectively, hybrid categorical-dimensional and dimensional frameworks for personality disorders (PDs). Both models emphasize personality dysfunction and personality traits. Previous studies investigating the links between the AMPD and ICD-11, and self-reported physical aggression have mostly focused on traits and did not take into account the potential interaction between personality dysfunction and traits. Thus, the aim of this study is to identify dysfunction*trait interactions using regression-based analysis. Outpatients with personality disorder from a specialized public clinic (N = 285) and community participants (N = 995) were recruited to complete self-report questionnaires. Some small-size, albeit significant and clinically/conceptually meaningful personality dysfunction*trait interactions were found to predict physical aggression in both samples. Interaction analyses might further inform, to some degree, about the current discussion pertaining to the potential redundancy between dysfunction and traits, the optimal personality dysfunction structure (in the case of the AMPD), as well as clinical assessment based on AMPD/ICD-11 PD frameworks.
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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) | 0,000 | 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 ».