Personality Disorders among Alcoholic Outpatients: Prevalence and Course in Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of concurrent personality disorders (PDs) among alcoholic men and women seeking outpatient treatment, and to examine their effect on the course of alcohol treatment. METHOD: Patients with alcohol use disorders (n = 165) were assessed by clinical and semi-structured interviews, as well as self-report scales, to measure levels of psychological distress, impulsivity, social functioning, and addiction severity at treatment intake. PD diagnoses were assessed using the Structured Clinical Interview for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Personality Disorder (SCID-II). Course in treatment was monitored prospectively for 12 weeks. RESULTS: Using the results of the SCID-II (n = 138), the sample was divided into 3 groups-that is, no PD 41% (n = 57), Cluster B PD 32% (n = 44), and other PD 27% (n = 37). The 3 groups did not differ in their alcohol use severity at intake. However, the Cluster B PD group achieved alcohol milestones at a younger age. Subjects with a PD had more severe psychological and social problems at intake. The Cluster B PD group showed significantly higher levels of impulsivity at intake, greater likelihood of early treatment dropout, and quicker times to first slip and to relapse. CONCLUSIONS: This study supports the high prevalence of concurrent PDs, particularly Cluster B PDs, among treatment-seeking alcoholics. The relation between observed high levels of impulsivity and worse course in early alcohol treatment among people with a Cluster B PD merits further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».