Unpacking the p-factor. Associations Between Maladaptive Personality Traits and General Psychopathology in Female and Male Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Adolescence is a period of rapid physical, psychological, and neural maturation that makes youth vulnerable to emerging psychopathology, highlighting the need for improved identification of psychopathology risk indicators. Recently, a higher-order latent psychopathology factor (p-factor) was identified that explains latent liability for psychopathology beyond internalizing and externalizing difficulties. However, recent proposals suggest reconceptualizing the p-factor model in terms of impairments in personality encompassing difficulties in both self-regulation (borderline features) and self-esteem (narcissistic features), but this remains untested. To address this, this study examined the p-factor structure and the contribution of borderline and narcissistic features using two cross-sectional data collections. In Study 1, 974 cisgender adolescents (63% assigned females at birth; age range: 13-19; Mage = 16.68, SD = 1.40) reported on internalizing and externalizing problems (YSR) to test via structural equation models (SEM) different theoretical models for adolescent psychopathology. In Study 2, 725 cisgender adolescents (64.5% assigned females at birth; age range: 13-19; Mage = 16.22, SD = 1.32) reported internalizing and externalizing problems (YSR), borderline personality features (BPFSC-11), and narcissistic personality traits (PNI), to explore, via SEM, the contribution of borderline and narcissistic traits to the p-factor and accounting for gender differences. Results confirmed the utility of a bi-factor model in adolescence. Furthermore, findings highlighted the contribution of borderline features and narcissistic vulnerability to general psychopathology. The study provides the first evidence supporting a p-factor model reconceptualized in terms of personality impairments encompassing difficulties in self-regulation and self-esteem in adolescents.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».