Five-Factor Model and DSM-5 Alternative Model of Personality Disorder Profile Construction: Associations with Cognitive Ability and Clinical Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Although numerous studies have explored latent profiles using the Five-Factor Model (FFM) of normative personality, no studies have investigated how broad personality traits (i.e., FFM) and pathological personality traits using the alternative model of personality disorder (AMPD) may combine for latent personality profiles. The present study recruited outpatients (N = 201) who completed the Big Five Aspects Scales (BFAS), Personality Inventory for DSM-5 (PID-5), Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID-I/P), gambling and alcohol use measures, and the Weschler Intelligence subtests. When FFM and AMPD measures were combined, latent profile analyses revealed four profiles, Internalizing-Thought disorder, Externalizing, Average-Detached, and Adaptive. Detachment and openness to experience were the most and least essential traits for profile distinction, respectively. No associations between group membership and cognitive ability measures were found. Internalizing-Thought disorder membership was linked with a current mood and anxiety disorder diagnosis. Externalizing profile membership was associated with younger age, problematic gambling, alcohol use, and a current substance use disorder diagnosis. The four FFM-AMPD profiles overlapped with the four FFM-only and three AMPD-only profiles. Overall, the FFM-AMPD profiles appeared to have better convergent and discriminant validity with DSM-relevant psychopathology.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».