Associations between the Personality Inventory for DSM-5 trait facets and aggression among outpatients with personality disorder: A multimethod study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most research on the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) was conducted with self-reports. One of the specific areas for which a multimethod design has yet to be implemented is for the PID-5's associations with aggression. The main objectives of this study were to (a) compare the PID-5 associations with self-reported and file-rated aggression, (b) compare these associations between women and men, and (c) identify the relative importance of PID-5 facet predictors. METHODS: A sample of outpatients with personality disorder (N = 285) was recruited in a specialized public clinic to complete questionnaires, and a subsample was assessed for file-rated aggression (n = 227). Multiple regression analyses were performed with PID-5 facets as statistical predictors but using distinct operationalizations of aggression (self-reported vs. file-rated). Moderation analyses were performed to identify the moderating effect of biological sex. Dominance analyses were computed to identify the relative importance of predictors. RESULTS: PID-5 facet predictors of self-reported and file-rated aggression were very consistent in both conditions. However, the amount of explained variance was reduced in the latter case (from 39% to 14%), especially for women (from 40% to 2%). The most important predictors were Hostility, Risk Taking, and Callousness. CONCLUSION: Pertaining to the statistically significant facets associated with aggression, strong evidence of multimethod replication was found. The women-men discrepancies were not most obvious in their specific associations with aggression, but rather in their amount of explained variance, maybe reflecting examiners' or patients' implicit biases, and/or different manifestations of aggression between women and men.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».