Response Inhibition in borderline personality disorder assessed with a gamified stop signal task
Notice bibliographique
Résumé
Borderline personality disorder (BPD) is characterized by pervasive difficulties with self-image, interpersonal relationships, emotion regulation and impulse control. Impulsive behaviors can be assessed using tasks such as the stop-signal task (SST). Traditional SSTs are repetitive and cognitively demanding, requiring sustained attention and effort over extended periods. This can be challenging, particularly for clinical populations who often experience difficulties with attention, emotional regulation, and frustration tolerance. In this study, we examined whether a gamified version of the SST (gSST) could effectively differentiate inhibitory control in patients with BPD compared to healthy controls (HC), and explored associations between behavioral performance and self-reported impulsivity. Fifty participants (25 BPD, 25 HC) completed the gSST and the UPPS-P impulsivity questionnaire. Patients with BPD showed significantly faster reaction times, more choice errors, and shorter stop-signal delays, indicating impairments in proactive inhibition. Evidence for reactive inhibition deficits was, however, inconclusive, as no significant group difference emerged for the primary measure, the stop-signal reaction time (SSRT). The SSRT correlated positively with self-reported positive urgency across the sample, suggesting a link between emotionally driven impulsivity and inhibitory control as assessed with a gSST. These findings highlight the potential of gamified cognitive tasks to provide sensitive, engaging, and ecologically valid measures of impulsivity, with implications for both clinical assessment and personalized intervention strategies in BPD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».