Adolescent mentalizing and childhood emotional abuse: implications for depression, anxiety, and borderline personality disorder features
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is preliminary evidence that childhood emotional abuse (CEA) is a risk factor for adolescent mentalizing difficulties (Uncertainty/Confusion about mental states) and borderline personality features and that Uncertainty/Confusion about mental states mediate the relationship between CEA and adolescent borderline personality features, but these findings need replication. Furthermore, no previous studies have examined the relationship between adolescent mentalizing deficits, anxiety, and depression in the context of CEA. Objectives: This study examined the associations between CEA, adolescent borderline personality features, depression and anxiety symptoms and tested a pathway model where Uncertainty/Confusion about mental states mediates the relationships between CEA and adolescent borderline personality features, depression and anxiety symptoms. Method: A clinical sample of 94 adolescents completed the Reflective Function Questionnaire for Youth (RFQY) to assess mentalizing, the Childhood Experiences of Care and Abuse Questionnaire (CECA-Q), the Borderline Personality Disorders Features Scale (BPFS-C), and the Beck Youth Inventories for Depression (BDI-Y) and Anxiety (BAI-Y). Results: Uncertainty/Confusion about mental states partially mediated the relationship between CEA and borderline traits as well as anxiety. In addition, there was an indirect effect where CEA predicted Uncertainty/Confusion about mental states, which then predicted depression. Discussion: The findings are consistent with the mentalizing model of psychopathology and provide new evidence that Uncertainty/Confusion about mental states might be a critical mentalizing deficit that characterizes the associations between CEA and adolescent BPD features and depression and anxiety symptoms. Uncertainty/Confusion may be a transdiagnostic risk factor for adolescent psychological distress and dysfunction. We discuss the clinical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».