Motivational Interviewing and Clinical Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objectives were as follows: (1) to survey the literature on motivational interviewing (MI), "a client-centered yet directive method for enhancing intrinsic motivation to change by exploring and resolving client ambivalence" and a well-established method of brief intervention, especially in the field of addictions treatment; (2) to review hypotheses about its mode of action; and (3) to discuss its possible impact on clinical psychiatry, in particular, on teaching communications skills. METHOD: Literature reviews and metaanalyses of numerous clinical trials of MI for addictions treatment have already been published and are briefly summarized. So far, no literature survey exists for MI applied to psychiatric patients. This review is limited to a synthesis of the articles relevant to psychiatry and to comments based on our team's experiences with MI. RESULTS: There is no evidence that MI achieves better results than other established techniques for treating addictions; it may simply work faster. The explanation for the method's rapid effectiveness remains speculative. Outcomes concerning the application of MI to psychiatric patients, although preliminary, are promising. Methods of assessing the integrity of MI treatment are more developed than in most psychotherapies, which permits the learning progress of trainees to be measured. CONCLUSIONS: MI offers a complement to usual psychiatric procedures. It may be worthwhile to teach it, not only for addictions but also for other broad treatment issues, such as enhancing patients' medication compliance and professionals' communication skills. Questions remain concerning MI's feasibility in psychiatry settings.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».