Emotional awareness in adolescents with a borderline personality disorder: impact of defense mechanisms and adversity
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Borderline Personality Disorder (BPD), the literature on emotion awareness revealed some discrepancies between some patients who are accurate in detecting emotional cues and others that are impaired at identifying them in themselves and others.Objective: Even though some links between childhood adversity and emotion regulation have been established, there is a need to understand the mechanisms underlying this association, and defense mechanisms, which are central to emotion regulation, and could play a key role in this pathway.Method: The purpose of this study is to compare levels of emotional awareness between adolescents with BPD and healthy controls and to investigate the influence of adversity (maltreatment and parental bonding) and defense mechanisms influence on emotional awareness in the two groups, as measured by the Level of Emotional Awareness Scale (LEAS). The study includes BPD adolescents (n = 41) and healthy controls (HC, n = 67).Results: No difference was observed between the LEAS in BPD and HC, but multivariate regression models analysed highlighted links between levels of emotional awareness and adversity: low levels of self-emotion awareness were associated with maltreatment and with maternal control, while high levels of emotional awareness were linked to low levels of maternal care.Conclusions: In BPD, immature defense mechanisms mediated the association between maltreatment and self-emotional awareness, suggesting a key role of defense mechanisms in maintaining a normal level of emotional awareness in the face of adversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».