Modellierung zeitlicher Charakteristika von Affekt und Selbstwert mittels Mischverteilungs-Latent-State-Trait-Modellen am Beispiel der Borderline-Persönlichkeitsstörung

• Antragsteller: Professor Dr. Ulrich Ebner-Priemer; Professor Dr. Michael Eid
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 313940587

Affektive Instabilität gilt als Hauptmerkmal der Borderline Persönlichkeitsstörung (BPS), die auch als Emotional instabile Persönlichkeitsstörung - Borderline Typus bezeichnet wird. Aktuelle Arbeiten, die mittels elektronischer Tagebücher Affekt über die Zeit erfassen, zeigen jedoch eine geringe Spezifität; d.h. dass die affektive Instabilität der BPS sich nicht von der bei anderen Störungsgruppen unterscheidet. Aktuelle Theorien vermuten, dass erst die zeitgleiche dynamische Charakterisierung von Affekt und Selbstwert inkl. ihrer Regulationsmechanismen (bspw. selbstverletzendem Verhalten) es ermöglicht zwischen störungsspezifischem Merkmal (spezifisch für die BPS) und transdiagnostischem Faktor (für verschiedene Störungsgruppen) zu unterscheiden. Dies erfordert jedoch die zeitgleiche Modellierung von Affekt und Selbstwert, bzw. ihrer Subprozesse unter Berücksichtigung von Ereignissen, der Reaktionsintensität auf diese Ereignisse und dem Regulationsverhalten. Notwendig dafür sind statistische Modelle die a) unsystematische Variabilität von wahrer systematischer Variabilität trennen können, b) die es erlauben mehrere Subkomponenten instabiler Prozesse parallel zu berücksichtigen, c) interindividuelle und störungsspezifische Unterschiede in dem Einfluss von Ereignissen und Regulationsprozessen zu modellieren, sowie d) Aussagen zu Gütekriterien und Zeitstichprobenplänen zu treffen. Vorliegender Antrag verfolgt zwei Hauptziele: Das inhaltlich/klinische Hauptziel liegt in der zeitgleichen dynamischen Charakterisierung von Affekt und Selbstwert inkl. ihrer Regulationsmechanismen. Dazu werden bei 125 Patienten mit BPS, 125 Patienten mit Angststörung und 125 gesunde Probanden mittels elektronischer Tagebücher u.a. Stimmung, Selbstwert und Regulationsverhalten im Alltag erfasst. Hypothetisiert wird u.a., dass die Kovariation von Affekt und Selbstwert spezifisch für die BPS ist (Hypothese 1c) und dass die Zunahme von negativem Affekt und Abnahme von Selbstwert über die Zeit mit einem erhöhten Risiko für Selbstverletzungen bei Patienten mit BPS einhergehen (Hypothese 2c). Die aktuell vorliegenden statistischen Modelle erlauben bisher lediglich eine unzureichende Modellierung dieser Prozesse. Deshalb liegt das zweite Hauptziel des Projektes in der Entwicklung von Multigruppen-Multitrait-Mischverteilungs-Autoregressive-Latent-State-Trait-Wachstumskurvenmodellen (MMMALSTW) zur adäquaten Analyse dieser Forschungsfragen und der systematischen Analyse ihrer Anwendbarkeit. Dazu sollen Mischverteilungs-Latent-State-Trait-Modelle zu MMMALSTW-Modellen erweitertet werden. Darüber hinaus soll anhand von Monte-Carlo-Simulationsstudien untersucht werden, unter welchen Bedingungen sich diese Modelle im Bereich der klinischen Ambulatory-Assessment-Forschung einsetzen lassen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Kooperationspartner: Professor Dr. Martin Bohus; Dr. Peter Deibler
• Mitverantwortlich: Dr. Philip Santangelo