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Enregistrement W4387965288 · doi:10.1038/s41398-023-02612-1

Neural correlates of aggression in personality disorders from the perspective of DSM-5 maladaptive traits: a systematic review

2023· review· en· W4387965288 sur OpenAlexaff
Nathan J. Kolla, John Tully, Katja Bertsch

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesStanley Medical Research Institute
Mots-clésAggressionImpulsivityHostilityPsychologyPsychopathyAngerBorderline personality disorderClinical psychologyNeuroimagingAntisocial personality disorderPersonalityPoison controlPsychiatryInjury preventionMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5), published in 2013, includes an alternative model of personality disorders (AMPD) focusing on a maladaptive trait model utilized to diagnose several personality disorders. Borderline personality disorder (BPD) and antisocial personality disorder (ASPD) are two conditions categorized by AMPD that exhibit high rates of violence and aggression. Several of the traits outlined in the AMPD, including hostility, impulsivity, risk-taking, and callousness, have been previously linked to aggression in BPD and ASPD. However, to the best of our knowledge, there has never been a synthesis of neuroimaging studies that have investigated links between these traits and aggression in BPD and ASPD. To overcome this gap, we conducted a systematic review under the PRISMA framework to locate neuroimaging articles published since the release of AMPD linking trait anger/hostility, impulsivity, risk-taking, and callousness to aggression in BPD and ASPD. Key findings included the following: i) anger/hostility, associated with alterations in the interplay between prefrontal and subcortical regions (primarily the amygdala), may be a common factor explaining aggressive reactions to response to interpersonal threat or provocation; ii) alterations of fronto-temporal-limbic regions and serotonergic and endocannabinoid signaling systems may link impulsivity to aggression in BPD and ASPD; iii) weaker cortico-striatal connectivity could relate to greater risk taking and greater proclivity for violence. Insufficient evidence from neuroimaging articles was discerned to describe a relationship between callousness and aggression. Overall, results of this review reveal a relative paucity of neuroimaging studies examining AMPD traits relevant to aggression in BPD and ASPD. In addition to encouraging further investigation of neuroimaging markers of AMPD traits linked to aggression, we recommend multi-methodological designs, including the incorporation of other biomarkers, such as hormones and indices of physiological arousal, to fully expand our understanding of aggression in BPD and ASPD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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