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Enregistrement W4382173517 · doi:10.7202/1098895ar

Violence conjugale commise et subie : profils personnologiques de personnes avec un trouble de personnalité limite

2023· article· fr· W4382173517 sur OpenAlexaffvenue
Claudia Savard, Dominick Gamache, Maude Payant, Élodie Gagné-Pomerleau, Renée-Claude Dompierre, Johanne Maranda, Olivier Potvin, Mélissa Verreault, Marc Tremblay, David P. Roy, Évens Villeneuve

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif Les troubles de la personnalité et la violence conjugale (VC) sont deux problématiques reconnues comme des enjeux majeurs en santé publique associées à de graves répercussions individuelles et sociétales. Plusieurs études ont documenté les liens entre le trouble de personnalité limite (TPL) et la VC, mais nous en connaissons très peu quant aux traits pathologiques spécifiques contribuant à la VC. L’étude vise à documenter le phénomène de VC commise et subie chez des personnes souffrant de TPL et à dresser des profils à partir des facettes de la personnalité du Modèle alternatif pour les troubles de la personnalité du DSM-5. Méthode Cent huit participants/participantes avec un TPL (83,3 % femmes ; Mâge = 32,39, É.-T. = 9) référées à un programme d’hôpital de jour à la suite d’un épisode de crise ont rempli une batterie de questionnaires comprenant les versions françaises du Revised Conflict Tactics Scales, évaluant la VC psychologique et physique, commise et subie, et du Personality Inventory for the DSM-5 — FacetedBrief Form, évaluant 25 facettes pathologiques de la personnalité. Résultats Parmi les participants/participantes, 78,7 % rapportent avoir déjà commis de la VC psychologique, alors que 68,5 % en auraient été victimes, ce qui est plus que les estimations publiées par l’Organisation mondiale de la santé (27 %). De plus, 31,5 % auraient commis de la VC physique, alors que 22,2 % en auraient été victimes. La VC semble bidirectionnelle puisque 85,9 % des personnes ayant commis de la VC psychologique rapportent aussi en subir et 52,9 % des personnes ayant commis de la VC physique rapportent en être également victimes. Des comparaisons de groupes non paramétriques indiquent que les facettes Hostilité, Méfiance, Duplicité, Prise de risques et Irresponsabilité distinguent les personnes violentes physiquement et psychologiquement des personnes non violentes. Des résultats élevés aux facettes Hostilité, Dureté/Insensibilité, Manipulation et Prise de risque caractérisent les participants/participantes victimes de VC psychologique, alors qu’une élévation aux facettes Hostilité, Retrait, Évitement de l’intimité et Prise de risque et un résultat faible à la facette Tendance à la soumission distinguent les participants/participantes victimes de VC physique des non-victimes. Des analyses de régression mettent en évidence que la facette Hostilité explique à elle seule une variance significative des résultats de VC commise, alors que la facette Irresponsabilité contribuerait de façon substantielle à la variance des résultats de VC subie. Conclusion Les résultats font état de la prévalence élevée de VC chez des personnes aux prises avec un TPL ainsi que de son caractère bidirectionnel. Au-delà du diagnostic de TPL, certaines facettes spécifiques de la personnalité (dont l’Hostilité et l’Irresponsabilité) permettent de cibler les personnes plus à risque de commettre de la VC psychologique et physique et d’en subir.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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