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Enregistrement W4205723522 · doi:10.1016/j.psychres.2022.114397

Exploring screening for borderline personality disorder in pediatric inpatients with psychiatric Illness

2022· article· en· W4205723522 sur OpenAlexafffund
Michèle Preyde, Marco DiCroce, Shrenik Parekh, John Heintzman

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensGrand River HospitalUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBorderline personality disorderPsychiatryClinical psychologyDistressIntervention (counseling)AnxietyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Borderline Personality Disorder (BPD) is a severe psychiatric illness associated with poor personal and interpersonal functioning. Screening for BPD in adolescents and provision of specialized treatment may improve life circumstances in vocations and relationships. The purpose of this study was to determine the number of pediatric inpatients who would screen positive for BPD with a self-rating measure, and to compare their personal and interpersonal characteristics with youth who did not screen positive. A survey with self-report measures was administered to patients to screen for BPD. The mean age of the sample was 15 years and 71% identified as female gender. Of 109 patients 72 (66%) screened positive for BPD while only eight (7%) patients were diagnosed by psychiatrists with BPD or features of BPD. There were no statistically significant differences between those who scored positive versus negative for BPD in age, gender, or avoidant anxiety. There were statistically significant differences in anxious attachment, distress, clinical symptoms, problematic use of electronic devices, considered suicide, past trauma and prior suspensions from school. This exploration in pediatric inpatients suggests that many of these patients may be at risk for a diagnosis of BPD later in life and may benefit from early identification and specialized intervention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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