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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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