La teoría más reciente sobre el Trastorno Limítrofe de la Personalidad

Cuando piensas en alguien con trastorno limítrofe de la personalidad, es probable que imagines su tendencia a dejar que sus emociones se salgan de control, se vuelvan demasiado intrusivas y alternen entre amar y odiar al mismo individuo, o lo que se conoce como "división".

Quizás tengas un suegro que sabes que tiene este diagnóstico, y por mucho que quieras mostrar comprensión y empatía, es difícil cuando decide convertirte en el objetivo del lado del odio de la ecuación divisoria. Si tan solo pudieras descubrir qué hay detrás de estos tormentosos cambios, tal vez podrías llevarte mejor, si no convertirte en una fuente confiable de ayuda. Una nueva investigación utiliza un análisis lógico para proporcionar algunas pistas.

La lógica de la división en el trastorno limítrofe de la personalidad

Según Giles Story y sus colegas de la Universidad del College de Londres (2024), las teorías tradicionales de este trastorno consideran la división como una rama del desarrollo emocional temprano poco saludable, en el que "un bebé estructura su experiencia discriminando entre afecto positivo y negativo... [lo que lleva a] estados desconectados de extrema satisfacción y frustración". (pág. 750) En el desarrollo ordinario, los individuos aprenden a equilibrar estos dos estados a medida que los vínculos con sus cuidadores se vuelven estables y duraderos, independientemente de si sus necesidades están satisfechas o frustradas. Sin embargo, en el TLP, esta integración no ocurre, y los individuos llegan a adquirir representaciones divididas no solo de otras personas, sino de ellos mismos.

Rastreando el desarrollo de estos enfoques de "relaciones de objeto" con respecto al TLP, Story y sus colegas sostienen que estos enfoques fallan al considerar solo los aspectos emocionales de la división y no los cognitivos potenciales. En cambio, los autores de la UCL proponen un marco de inferencia probabilística. Quizás las personas con TLP sacan conclusiones equivocadas cuando intentan establecer las causas de los comportamientos de otras personas.

Todo el mundo se involucra en este tipo de especulación, ya sea TLP o no. Incluso un acto simple, como que alguien te sonría, podría hacerte preguntarte qué hay detrás de sus aparentes buenas intenciones. ¿Hiciste algo que les gustó, lo que sería una causa "situacional", o son solo personas que tienden a sonreír (causa "disposicional")? Luego, puedes continuar observando su comportamiento futuro, lo que te permitiría resolver la pregunta.

Hay muchas variantes posibles del proceso atribucional situacional versus disposicional. Si te gusta alguien, estarás más inclinado a ver el buen comportamiento como una disposición. Si alguien generalmente se comporta de cierta manera y de repente muestra el comportamiento opuesto, debe ser situacional. En su mayor parte, estos procesos de razonamiento son racionales, lo que permite a las personas probar "hipótesis" sobre por qué otros se comportan como lo hacen. En el TLP, se establece el razonamiento de todo o nada, en el que las personas tienden a ver las causas del comportamiento de otras personas de manera demasiado simplista, de todo o nada.

Un enfoque de modelado estadístico para la división

En la experiencia ordinaria, proponen Story y sus colegas, las personas pasan por un pensamiento estadístico conocido como "bayesiano", en el que cambian las probabilidades del comportamiento de una persona reflejando factores disposicionales basados en comportamientos a medida que se desarrollan con el tiempo. La primera vez que ves sonreír a un extraño, no tienes idea de si es agradable o no. Sin embargo, a medida que lo ves seguir sonriendo independientemente de lo que suceda a su alrededor, las probabilidades cambian cada vez más a favor de una atribución disposicional. Si las personas con TLP no pueden hacer ese cálculo, juzgarán la personalidad de alguien basándose en un juicio rápido que no cambiará con el tiempo. La división, en este punto de vista, se convierte en "una inferencia causal distorsionada". No actualizan, como proponen los autores, a una "persona anterior" (pág. 757). Una vez agradable, siempre agradable, y viceversa. Los "antes divididos", en los que las personas son totalmente malas o totalmente buenas, se vuelven " impermeables al aprendizaje".(pág. 762)

Los autores de la UCL ejecutaron modelos estadísticos sobre datos de un estudio previo de participantes con TLP y controles sin TLP dada la tarea simulada de juzgar el carácter moral de la "Persona A" hacia la "Persona B". Normalmente, si estuvieras emitiendo un juicio de este tipo sin una "persona anterior", tendrías que esperar a ver qué hizo realmente la Persona A en una situación determinada y luego actualizar tus juicios. Al ejecutar un modelo con los datos reales de los participantes mientras juzgaban si la Persona A era un "agente" bueno o malo, Story y sus colegas pudieron determinar si los grupos diferían en su capacidad para hacer inferencias bayesianas.

Los hallazgos no solo confirmaron las predicciones de diferencias en los procesos atribucionales entre los grupos con TLP y sin TLP, sino que los autores también pudieron ejecutar un modelo para mostrar cómo podría modificarse potencialmente la tendencia a participar en la división. Parte del problema de hacer atribuciones en general es que a veces el contexto externo en el que actúan las personas no es tan claro. La falta de claridad solo alimenta la tendencia de las personas con TLP a sacar conclusiones basadas en sus impresiones iniciales de los demás. Sin embargo, al crear un modelo en el que se disponga de información precisa sobre el comportamiento de la Persona A, disminuyen las atribuciones basadas en la división y puede surgir un conjunto de juicios más integrados y realistas.

Convertir el modelado estadístico en intervención

El trabajo de intervención es ayudar a que los "antes divididos" se actualicen con datos de la experiencia, utilizando los procesos descritos a través del modelado bayesiano. Considera el ejemplo proporcionado por los autores. Una persona con TLP podría llegar a la conclusión de que si alguien a quien se supone que deben ver llega tarde, esto demuestra que "me odia.” La intervención puede ayudar a la persona a tener en cuenta información externa adicional (como el tráfico pesado). Entrenar al individuo para que sea más sensible a los factores situacionales reduciría la tendencia a emitir juicios basados no en lo que hace la gente, sino en cómo se imaginan que son las personas (totalmente buenas o malas).

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En general, es una buena idea dejar que la evidencia influya en sus juicios sobre las personas, pero para las personas que tienden a bloquear los datos de la experiencia, este tipo de intervención podría ayudar a la persona con TLP a estar más en sintonía con lo que las personas que la rodean realmente están haciendo. Además, según el modelo bayesiano, en el que sus juicios sobre la probabilidad deberían cambiar según los resultados previos, capacitar a las personas para monitorear sus conclusiones sobre las personas a lo largo del tiempo ayudaría a las personas a integrar juicios positivos y negativos en lugar de cambiar hacia uno u otro.

Para resumir, cualesquiera que sean las experiencias tempranas que moldeen al individuo con TLP, son menos importantes, en este enfoque, que la lógica de las decisiones que toma el individuo aquí y ahora. Darles a las personas con este trastorno el poder y el conocimiento para observarse a sí mismas a lo largo del tiempo puede ayudar a construir la satisfacción que proviene de una visión integrada de las personas en sus vidas.