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PID5BF+ Fragebogen

Der Fragebogen PID5BF+ (Persönlichkeitsinventar für DSM-5 und ICD-11 – Kurzform) ist eine Kurzform des Persönlichkeitsinventars für DSM-5 (PID-5), erweitert um die im ICD-11 vorkommende Domäne Anankasmus.

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In Kürze

  • Erwachsene
  • Fragebogen
  • In der App verfügbar

Was ist der PID5BF+?

Der Fragebogen basiert auf einem hierarchischen Modell problematischer Persönlichkeitsmerkmale und erfasst maladaptive Eigenschaften sowohl nach ICD-11 als auch nach DSM-5. Er umfasst 17 Persönlichkeitsfacetten, die die folgenden übergeordneten Persönlichkeitsdomänen charakterisieren: Negative Affektivität, Verschlossenheit, Antagonismus, Disinhibition, Psychotizismus und Anankasmus.

Für wen eignet sich der Fragebogen?

Der Fragebogen eignet sich für alle Erwachsenen bei Beginn oder während der Behandlung. Er kann sowohl im ambulanten als auch stationären Kontext eingesetzt werden.

Warum Fragebögen in Minddistrict verwenden?

Kennen Sie schon unsere Fragebogenfunktionalität? Damit können Sie Ihre Behandlung auf Daten stützen. Die Vorteile:

  • Alle Fragebögen sind mobil - einfach in der App ausfüllen
  • Ergebnisse in Diagrammen und Tabellen sichtbar
  • Auch als Monitoring: einmal zuweisen genügt

Doch damit nicht genug: Durch Fragebögen bereiten wir eine individuelle Betreuung vor. Neugierig?

Was ist der Inhalt des PID5BF+ und wie nutzen Sie ihn?

Der PID5BF+ kann von Patient:innen in wenigen Minuten selbst ausgefüllt werden. Er umfasst 17 Persönlichkeitsfacetten, die die folgenden übergeordneten Persönlichkeitsdomänen charakterisieren: Negative Affektivität, Verschlossenheit, Antagonismus, Disinhibition, Psychotizismus und Anankasmus. Höhere Ergebniswerte deuten auf eine stärkere Ausprägung der Persönlichkeitsfacette oder -domäne hin.

Worauf basiert der Fragebogen?

Kerber, A., Schultze, M., Müller, S., Rühling, R. M., Wright, A. G. C., Spitzer, C., Krueger, R. F., Knaevelsrud, C., & Zimmermann, J. (2020). Development of a Short and ICD-11 Compatible Measure for DSM-5 Maladaptive Personality Traits Using Ant Colony Optimization Algorithms. Assessment, 29(3), 467–487. https://doi.org/10.1177/1073191120971848

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