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Enregistrement W4415499762 · doi:10.1017/s0033291725102195

Inhibitory control deficits in borderline personality disorder: a meta-analysis of stop-signal and Go/No-Go tasks

2025· article· en· W4415499762 sur OpenAlexafffund
Nadine Barakat, Jérôme Brunelin, Lionel Cailhol, Andrea Saint-Amant, Luna M. Paoletti, Emmanuel Poulet, Cécilia Neige, William Vallet

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFondation Pierre Deniker pour la Recherche et la Prévention en Santé MentaleUniversité de MontréalAgence Nationale de la RechercheFondation Neurodis
Mots-clésInhibitory controlPersonalityBorderline personality disorderQuality (philosophy)StandardizationLimit (mathematics)Control (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Impulsivity, a multifaceted construct, is a core feature of borderline personality disorder (BPD), associated with functional impairment and suicide mortality. Findings on motor inhibitory control, a key dimension of impulsivity, in BPD are heterogeneous. METHODS: This PRISMA-guided meta-analysis examines motor inhibitory control in adults with BPD compared to healthy controls (HCs), using Stop-Signal Task and Go/No-Go Task data. Thirty-seven datasets from 35 articles were included. RESULTS: Results from random-effect models suggest that BPD patients exhibit significantly higher motor inhibitory control deficits than HCs, with a small to moderate effect size. Contrary to common assumptions, a mixed-model effect found that emotional factors did not moderate inhibitory control in BPD. Finally, the meta-analysis revealed that self-reported impulsivity measures did not correlate with task performance, suggesting that subjective and objective measures of impulsivity may assess different facets of the construct. CONCLUSIONS: These findings highlight the need for greater standardization of task-based measures of impulsivity, as methodological heterogeneity and quality currently limit replicability across studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,027
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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