Long-term effects of transference interpretation in dynamic psychotherapy of personality disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only a few treatment studies of personality disorders (PD) patients are on longer-term psychotherapy, general outcome measures are used, and follow-up periods are usually short. More studies of long-term therapies, using outcome measures of core psychopathology, are needed. METHOD: This study is a dismantling randomized controlled clinical trial, specifically designed to study long-term effects of transference interpretation. Forty-six patients with mainly cluster C personality disorders were randomly assigned to 1 year of dynamic psychotherapy with or without transference interpretations. The outcome measures were remission from PD, improvement in interpersonal functioning, and use of mental health resources in the 3-year period after treatment termination. RESULTS: After therapy with transference interpretation PD-patients improved significantly more in core psychopathology and interpersonal functioning, the drop-out rate was reduced to zero, and use of health services was reduced to 50%, compared to therapy without this ingredient. Three years after treatment termination, 73% no longer met diagnostic criteria for any PD in the transference group, compared to 44% in the comparison group. CONCLUSIONS: PD-patients with co-morbid disorders improved in both treatment arms in this study. However, transference interpretation improved outcome substantially more. Long-term psychotherapy that includes transference interpretation is an effective treatment for cluster C personality disorders and milder cluster B personality disorders.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».