Establishing Levels of Personality Functioning Using the Structured Interview of Personality Organization (STIPO-R): A Latent Profile Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Both the new ICD-11 and the latest Alternative DSM-5 Model for Personality Disorders focus on self and interpersonal functioning as the central feature of personality pathology, also acknowledging that personality disorders are organized along a dimensional continuum of severity. This revised understanding is in line with long-standing psychodynamic conceptualisations of personality pathology, in particular Kernberg’s object relations model of personality organization. Despite existing evidence for the clinical utility of the derived Structured Interview of Personality Organization (STIPO-R), empirical support for the identification of clear cut-points between the different levels of personality functioning is missing. For this purpose, a total of 764 adult participants were recruited across two clinical (outpatient and inpatient) settings (n = 250) and two non-clinical (university students and general community) samples (n = 514). Results from the mixture modeling suggested the existence of five groups across the clinical and non-clinical samples that covered: healthy personality functioning, maladaptive personality rigidity, and mild, moderate, and severe levels of personality pathology. All five indicators of personality organization were found to be reliable predictors of personality pathology. Of the five STIPO-R indicators, Aggression and Moral Values had the most discriminative power for differentiating between the Mild, Moderate, and Severe personality disorder groups. Implications of these findings are discussed.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».