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Enregistrement W4375932667 · doi:10.7202/1098896ar

La propension à la honte dans le trouble de personnalité limite : réflexion critique à partir de données québécoises

2023· article· fr· W4375932667 sur OpenAlexaffvenue
David Théberge, Dominick Gamache, Sébastien Hétu, Julie Maheux, Claudia Savard

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs La honte est un sentiment douloureux qui surgit lorsqu’une personne a l’impression d’avoir commis une offense ou contrevenu à un standard personnel ou moral. Les expériences de honte sont souvent intenses et entraînent une évaluation globale négative de soi ; la personne a alors le sentiment d’être mauvaise, faible, sans valeur, ou de mériter le mépris d’autrui. Certaines personnes sont davantage portées à ressentir de la honte. Bien que cette dernière ne figure pas à titre de critère diagnostique du trouble de personnalité limite (TPL) dans le DSM-5, des études scientifiques suggèrent que la honte est un sentiment caractéristique chez les personnes présentant ce trouble. L’objectif de la présente étude est d’apporter des indices supplémentaires afin de documenter la propension à la honte chez les personnes présentant une symptomatologie limite à partir de données issues de la population québécoise. Méthode Un total de 646 adultes provenant de la population générale québécoise ont répondu en ligne à la version courte de la Borderline Symptom List (BSL-23), qui mesure la sévérité des symptômes associés au TPL selon une perspective dimensionnelle, ainsi qu’à l’Experience of Shame Scale (ESS) mesurant la propension à la honte dans différentes sphères de la vie d’une personne. Les participants et participantes ont été divisés en 4 groupes sur la base de leurs symptômes limites, selon la classification de Kleindienst et collaborateurs (2020), et comparés quant à leurs scores de honte : a) peu ou pas de symptômes limites (n = 173) ; b) symptômes faibles (n = 316) ; c) symptômes modérés (n = 103) ; d) degrés élevés, très élevés ou extrêmement élevés de symptômes limites (n = 54). Résultats Des différences entre les groupes avec de grandes tailles d’effet dans toutes les sphères mesurées par l’ESS ont été relevées, suggérant que la honte a tendance à être plus importante chez les personnes présentant des traits limites plus marqués. Conclusion Les résultats sont discutés dans une perspective clinique du TPL, en mettant l’accent sur l’importance de faire de la honte une cible d’intervention en psychothérapie chez cette clientèle. De plus, ces résultats soulèvent des questions d’ordre conceptuel quant à la place significative que la honte devrait occuper dans le diagnostic et le traitement du TPL.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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