# Structural Features Related to Affective Instability Correctly Classify Patients With Borderline Personality Disorder. A Supervised Machine Learning Approach

> Co to źródło mówi o objawach borderline — i czego nie mówi?

Cechy strukturalne związane z labilnością afektu pozwalały klasyfikować BPD, wspierając znaczenie tego wymiaru symptomowego.

## Mapa badania

- Objaw / wymiar: DIRECT — affective instability
- Populacja / kontekst: Pacjenci z BPD i grupy kontrolne
- Czas: Zgodnie z publikacją
- Przydział: Zgodnie z projektem publikacji
- Element: Interwencja / pomiar — Strukturalne cechy związane z labilnością afektu
- Element: Porównanie — Diagnostic classification
- Wynik: Cechy strukturalne związane z labilnością afektu pozwalały klasyfikować BPD, wspierając znaczenie tego wymiaru symptomowego.
- Wynik: Nie uogólniaj pojedynczego objawu na cały obraz BPD.
- Zastrzeżenie: Borderline — DIRECT — affective instability.

## Karta badania

- **Kto był badany:** Pacjenci z BPD i grupy kontrolne
- **N:** Nie podano
- **Główny rezultat:** Cechy strukturalne związane z labilnością afektu pozwalały klasyfikować BPD, wspierając znaczenie tego wymiaru symptomowego.
- **Ograniczenie:** DIRECT — affective instability

## Co badano?

**FACT** [C002]
supervised machine-learning classification; Pacjenci z BPD i grupy kontrolne

## Najważniejszy wynik

**FACT** [C001]
Cechy strukturalne związane z labilnością afektu pozwalały klasyfikować BPD, wspierając znaczenie tego wymiaru symptomowego.

## Którego objawu lub wymiaru dotyczy badanie?

**LIMITATION** [C003]
DIRECT — affective instability

## Granice wniosku

**PRACTICE_BOUNDARY** [C004]
Źródło opisuje konkretny objaw/wymiar BPD, a nie automatycznie cały zespół objawów.

## Źródła identyfikacyjne

- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.804440

Źródło tego widoku: https://www.psychoterapia.no/przeglad/borderline-objawy-new-24.