Demonstrating Adherence to Guidelines for the Treatment of Patients with Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development and implementation of General Psychiatric Management (GPM), a dynamically informed psychotherapeutic and case management approach along with symptom-targeted pharmacological interventions for the treatment of borderline personality disorder (BPD), derived from the American Psychiatric Association's (APA) guidelines for treating BPD. METHOD: Clinician adherence to GPM was assessed using the General Psychiatric Management Adherence Scale (GPMAS), which measured the amount of emphasis accorded to therapeutic tools and strategies during individual therapy sessions. GPMAS surveys were completed by 9 different therapists every 6 weeks during 1 year for 50 patients. RESULTS: GPMAS displayed excellent internal consistency and good-to-excellent test-retest reliability. The convergence between patient- and therapist-rated sessions was excellent. Mean levels of emphasis were significantly greater for GPM interventions than prohibited ones across all time points. The mean number of prescribed psychotropic medications was 2.3, and the most frequently prescribed class of medication was antidepressants, followed by neuroleptics. CONCLUSIONS: From these results, we conclude that the clinicians were adherent to the outlined protocol and that the GPMAS is a valuable measure for demonstrating adherence to therapies based on the APA guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».