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Enregistrement W2057379746 · doi:10.1080/15299732.2014.949020

Treatment of Complex Dissociative Disorders: A Comparison of Interventions Reported by Community Therapists versus Those Recommended by Experts

2014· article· en· W2057379746 sur OpenAlexaff
Amie C. Myrick, Gregory S. Chasson, Ruth A. Lanius, Barry Leventhal, Bethany L. Brand

Notice bibliographique

RevueJournal of Trauma & Dissociation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionDissociative identity disorderPsychologyDissociativePsychotherapistDissociative disordersClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a paucity of empirical data to assist clinicians in choosing interventions to use with patients with complex dissociative disorder (DD; i.e., dissociative identity disorder and dissociative disorder not otherwise specified) at different stages in treatment. This study compared interventions used by a sample of international outpatient therapists treating DD clients in the 1st 2 stages of treatment with those recommended by expert DD therapists. There were many similarities between therapists' and experts' interventions, including the use of several emotion regulation and dissociation-focused interventions. However, community therapists reported significantly less focus on relationally oriented interventions, teaching and using grounding and containment skills, and stabilizing patients after revictimization by alleged perpetrators. This study has important implications for the development and implementation of training opportunities for DD therapists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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