Risk and Protective Factors for Personality Disorders: An Umbrella Review of Published Meta-Analyses of Case–Control and Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
The putative risk/protective factors for several personality disorders remain unclear. The vast majority of published studies has assessed personality characteristics/traits rather than disorders. Thus, the current umbrella review of meta-analyses (MAs) aims to systematically assess risk or protective factors associated with personality disorders. We searched PubMed-MEDLINE/PsycInfo databases, up to August 31, 2020. Quality of MAs was assessed with AMSTAR-2, while the credibility of evidence for each association was assessed through standard quantitative criteria. Out of 571 initial references, five meta-analyses met inclusion criteria, encompassing 56 associations of 26 potential environmental factors for antisocial, dependent, borderline personality disorder, with a median of five studies per association, and median 214 cases per association. Overall, 35 (62.5%) of the associations were nominally significant. Six associations met class II (i.e., highly suggestive) evidence for borderline personality disorder, with large effect sizes involving childhood emotional abuse (OR = 28.15, 95% CI 14.76-53.68), childhood emotional neglect (OR = 22.86, 95% CI 11.55-45.22), childhood any adversities (OR = 14.32, 95% CI 10.80-18.98), childhood physical abuse (OR = 9.30, 95% CI 6.57-13.17), childhood sexual abuse (OR = 7.95, 95% CI 6.21-10.17), and childhood physical neglect (OR = 5.73, 95% CI 3.21-10.21), plus 16 further associations supported by class IV evidence. No risk factor for antisocial or dependent personality disorder was supported by class I, II, and III, but six and seven met class IV evidence, respectively. Quality of included meta-analyses was rated as moderate in two, critically low in three. The large effect sizes found for a broad range of childhood adversities suggest that prevention of personality disorders should target childhood-related risk factors. However, larger cohort studies assessing multidimensional risk factors are needed in the field.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».