情绪如何使边缘人格失控

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对于边缘性人格障碍(BPD)的人来说，失去对负面情绪的控制是另一种常见的生活事实，即所谓的情绪失调.一个事件会引发愤怒，恐惧或悲伤，从而进一步激发沉思的过程，使他们继续沉迷于自己的沮丧程度.在此过程中，情绪的强度会增加.在某个时候，人们发现降低强度的唯一方法是将注意力转移到某种物理出口上，例如伤害自己.当下一个事件再次开始循环时，个人再次有遭受身体伤害的危险.

如果您认识某人患有边缘性人格障碍，那么您无疑会意识到这一系列事件的严重程度.当自残可以采取极端形式时，个人可能会做出自杀姿态或企图自杀.从情绪高潮的高峰下来说话会使人花费的精力和能力远远超出您的召集能力，请尝试重新建立某种形式的宁静和镇定.

根据罗格斯大学爱德华·塞尔比(Edward Selby)及其同事(2020)的研究，一般而言，对心理病理学，尤其是人格障碍的研究，对从情绪失调，沉思，反省到自残的这一周期提供经验性了解的能力有限.正如塞尔比(Selby)等人.请注意，此限制是由于不恰当地使用统计方法来测试从情绪到行为的链接链.用作者的话来说，这些通常使现实世界符合我们的建模方法，而不是相反."

要解释此问题，请考虑对患者人群进行的典型研究会发生什么.研究人员可能会获得一种衡量情绪失调的方法(例如个人感觉失控的程度)，并将此方法的得分与自残事件联系起来.该研究还可以考虑反省的程度.将这些分数插入统计程序会导致相关性或对三个因素彼此之间相关程度的估计.

但是，在具有边际性格特征的人的“真实世界"中，这些因素并非同时发生.从情感到反省，再到结果行为的那条链条以渐进的方式发生，并且相当程度的反馈从自我伤害到情感升级都“倒退"了.在某个时间点的估计值无法测试这种负面循环会使个人的症状变得更糟的程度.

为克服单点统计方法的这一局限性，罗格斯大学团队建议使用一种完全不同的方法，称为“贝叶斯"估计.请考虑您有3个因素(例如情绪，沉思和自我伤害).分别称为A，B和C.在这种贝叶斯方法中，研究人员计算出发生"A"的可能性，即"B"发生的可能性.这种基于先前事件的信息更新使研究人员可以检查事件随时间推移发生的条件概率.

即使不知道用于建立"A-> B-> C"关系模式的统计方法的来龙去脉，到现在您可能仍然很清楚，这种面向过程的方法具有以下优点:可能捕捉人们对事件的反应引起的那种情绪激化，这些事件会随着时间的流逝而相互促进.罗格斯大学的研究人员使用“情绪级联模型(ECM)"一词来指代“负面情绪与反省之间的正反馈过程，从而导致负面情绪与反省的程度逐渐增强."

使用贝叶斯模型来理解ECM可能很有价值，因为用作者的话来说，"ECM认为，随着时间的流逝，沉思和消极情绪会同时产生双向的双向影响，这仍然很难提供证据."实际上，反馈模型建议不仅是A可以导致B等，而且B可以以回荡的方式反馈给A.这种新的统计方法不仅可以估计这些影响，还可以对整个过程或一次考虑所有因素的“格式塔"水平进行测试.

为确定ECM的有效性，作者通过使用一种称为“经验抽样"的数据收集方法来增强其方法.通过这种方法，参与者每天要完成几次评估以报告其当前状态(“经验").其他研究也使用了经验抽样，但是没有使用统计测试的类型来评估这些反馈回路.此外，研究小组希望确定与其他涉及自残行为和反省的疾病相比，ECM如何特别适用于边缘性人格障碍患者.即重度抑郁症和创伤后应激障碍.

该研究的参与者为47名自我伤害的青少年和15岁至21岁(平均年龄为19.1，大多数在17至21岁之间)之间的年轻人.在完成诊断评估后，参与者会收到一个智能手机移动应用程序，该应用程序将在一天中随机发出提示，以完成有关其前2到3个小时内的经历的简短(3-5分钟)报告.这些评估是在2周的时间内进行的.

在每个瞬时评估中，参与者沿着19个维度(使用0-10评分)对他们的情感进行评分，其中包括以下11个负面情感项目:悲伤，愤怒，伤害/情感拒绝，沮丧，焦虑/恐惧，孤独，空虚/麻木，内gui，身体麻木，感到羞耻和不知所措.他们还评估了自己对每种情感的反思或停留的程度，每种情感被定义为“重复，被动，难以控制和消极地集中注意力".

最后，参与者指出他们是否进行了以下“失调"行为，包括饮酒，非法药物使用，冲动购物或暴饮暴食，这些东西加起来就可以得出总分.

在继续研究结果之前，您可以自己进行思想实验，以查看自己在过去一天中的不同时间对这三种类型的量表的反应.您还可以进一步问自己，现在的答案与几个小时前的答案是相同还是不同.如果没有，哪些事件可能会改变您的心情?然后问问自己，是否情绪低落会导致您反省更多，这进一步加剧了您的情绪低落.在结果方面，您是否发现自己转向一些在线购物，或者也许有多余的零食?

现在转向结果，作者发现，使用他们的贝叶斯模型，他们可以准确地预测90％的病例的BPD诊断，并允许在其他两个诊断类别之间进行区分.然后，在统计方法中利用后退方法，Selby和他的合作者能够预测出诊断因素后，较早的反省和情感水平会导致较晚的反刍水平增加的程度.那些相同的ECM组件.确实，也许甚至更重要的是，作者可以根据早期的情感和反省等级，以95％的准确度预测BPD患者是否会参与以后的自我伤害.

现在想象一下这项技术对预防的有用性.正如作者所言，经验采样方法可能会允许临床医生“使用通过[经验采样]方法提供的实时数据来预测BPD患者的行为失调."从理论的角度来看，这些发现还支持这样的建议，即负面经历通过自我伤害进行反省的级联效应可以在一定程度上解释这种疾病患者在日常生活中所遇到的困难.

总而言之，技术无法解决人格障碍患者在管理症状和预防有害结局方面遇到的所有问题.但是，这种研究患有这些疾病的人的新颖方法可能有助于提供洞察力，帮助他们了解他们的生活以及那些试图帮助他们的人们如何使这些消极的情绪级联短路.

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