Validation of the French version of the Revised Diagnostic Interview for Borderlines (DIB-R) for assessing the psychopathology of borderline personality disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Borderline personality disorder (BPD) is frequently subject to misdiagnosis or underdiagnosis. As a matter of fact, its evaluation poses several challenges, highlighting the importance of having validated evaluation instruments. The Revised Diagnostic Interview for Borderlines (DIB-R) is widely used and recognized for its validity when it comes to assessing the psychopathology of BPD, but, as for now, no French version of the interview exists. The aim of the current work is to validate a French version of the DIB-R. METHODS: The sample consists of N = 65 patients with borderline personality disorder (BPD) and N = 57 treatment seeking patients (non-BPD comparison group). For inter-rater reliability, a subsample of N = 84 interviews will be assessed by two raters, n = 47 for the BPD group and n = 37 for the non-BPD comparison group. RESULTS: To assess reliability, we conducted analyses of internal consistency and inter-rater reliability. The results were good for the overall interview as well as for the four domains of the DIB-R. To assess validity, we calculated the receiver operating characteristic (ROC) curve, sensitivity, specificity, predictive values, convergent and discriminative validity. The optimal cutoff was found to be 7. Regarding convergent validity, we found strong convergence between the Borderline Symptom List (BSL-23) and the DIB-R total score. Additionally, the two groups statistically differed on all the DIB-R scores, which indicates that the interview discriminates between the two groups. CONCLUSIONS: Our results indicate good psychometric properties of the French version of the DIB-R. This has important implications as the interview is useful both in clinical settings and for research purposes. Additionally, the present paper aims to contribute to the more general effort of demonstrating generalizability and transportability of the scale.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».