A (Re)-Evaluation of the Symptom Structure of Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite evidence of significant symptom heterogeneity and excessive diagnostic comorbidity, many contend that borderline personality disorder (BPD) is unidimensional, an assumption that rests primarily on results from factor analytic investigations of BPD symptom criteria. We note several limitations in the literature and argue that the symptom structure of BPD can be best clarified by using both factor analytic techniques and examining the BPD symptom dimensions in relation to external criteria (that is, personality traits). Our goals were to: examine if the symptoms of BPD are best conceptualized as unidimensional or multidimensional, and determine the extent to which personality traits account for any symptom dimensions that underlie BPD. METHOD: All published structural models of the BPD symptom criteria were identified and tested for statistical fit using confirmatory factor analysis in a sample of 373 patients who had completed the Structured Clinical Interview for the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Axis II Personality Questionnaire BPD scale. Dimensions from the best fitting model were examined in relation to traits from the Five-Factor Model (FFM) and the Personality Psychopathology Five (PSY-5) using correlational and regression analyses. RESULTS: Sanislow's 3-factor model, containing affect dysregulation, behavioural dysregulation, and disturbed relations symptom dimensions, provided the best fit; the unidimensional model produced the worst. The symptom dimensions of the 3-factor model were differentiable from one another and had unique associations with the FFM and PSY-5 personality traits. CONCLUSION: BPD is a multidimensional construct.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».