An examination of the relations between emotion dysregulation, dissociation, and self-injury among dissociative disorder patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dissociative disorder (DD) patients report high rates of self-injury. Previous studies have found dissociation and self-injury to be related to emotional distress. To the best of our knowledge, however, the link between emotion dysregulation and self-injury has not yet been examined within a DD population. Objective: The present study investigated relations between emotion dysregulation, dissociation, and self-injury in DD patients, and explored patterns of emotion dysregulation difficulties among DD patients with and without recent histories of self-injury. Method: -test statistical methods to examine data from 235 patient-clinician dyads enrolled in the TOP DD Network Study. Results: Analyses revealed emotion dysregulation was associated with heightened dissociative symptoms and greater endorsement of self-injury in the past six months. Further, patients with a history of self-injury in the past six months reported more severe emotion dysregulation and dissociation than those without recent self-injury. As a group, DD patients reported the greatest difficulty engaging in goal-directed activities when distressed, followed by lack of emotional awareness and nonacceptance of emotional experiences. DD patients demonstrated similar patterns of emotion dysregulation difficulties irrespective of recent self-injury status. Conclusions: Results support recommendations to strengthen emotion regulation skills as a means to decrease symptoms of dissociation and self-injury in DD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».