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Enregistrement W4292099806 · doi:10.2174/2666082218666220816100950

Is Child Maltreatment a Risk Factor for Borderline Personality Disorder? A Systematic Review of Prospective Longitudinal Studies

2022· review· en· W4292099806 sur OpenAlexaff
Marie-Sarah Girard, Julien Morizot

Notice bibliographique

RevueCurrent Psychiatry Research and Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorderline personality disorderPsychologyNeglectLongitudinal studyProspective cohort studyClinical psychologySexual abuseEtiologyRisk factorPsychological abusePhysical abuseChild abusePsychiatryDevelopmental psychologyPoison controlInjury preventionMedicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Borderline personality disorder (BPD) is a clinical condition associated with numerous individual and collective negative consequences. According to several etiological theories and retrospective research, child maltreatment (CM) may be considered a central factor explaining BPD development. Objectives: In order to verify this hypothesis, a systematic review of prospective longitudinal studies was conducted. Methods: Following searches in five electronic databases, 19 articles that examined the relationship between CM (i.e., physical, sexual and emotional abuse; physical and emotional neglect) and BPD (i.e., diagnosis or severity score) were selected. Results: Overall, the results only partly confirm the hypothesis that CM is a risk factor for BPD. Evidence for a prospective relationship between CM and later BPD is stronger in studies using a symptom count compared to a categorical diagnosis. However, the small number of studies precludes assessing the differential impacts between CM types and BPD. Conclusion: Available prospective longitudinal studies do not unequivocally support the idea that CM is a robust risk factor for BPD. Future research needs are discussed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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