New Directions in Treatment Research for Personality Disorders: Effectiveness of Different Levels of Care
Notice bibliographique
Résumé
Despite the many promising developments in the PD treatment research literature, several important issues remain inadequately addressed.Among these is the issue concerning the optimal level of care for the psychotherapeutic treatment of PDs.According to Gunderson et al. [14] , the level of care is a multi-dimensional construct that considers containment, intensity, structure, costs per day and duration.Generally speaking, levels of care can be organised hierarchically on the basis of these dimensions (except duration) into inpatient hospitalisation, partial hospitalisation/day treatment and outpatient treatment.The level of care has major ramifications in terms of resource allocation, which ultimately affects service delivery decisions.An additional, perhaps less well appreciated implication is the potential for stigma associated with different levels of care, which can influence patients' willingness to engage with health services.While the relevance of the level of care to the treatment of PDs has received considerable discussion in the literature, research on the matter has been lacking.This is likely owed to formidable methodological challenges, not the least of which is the unlikelihood of being able to randomly assign patients to different levels of care because of practical and ethical constraints.
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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 | 0,032 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».