Integrated Treatment: A Conceptual Framework for an Evidence-Based Approach to the Treatment of Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Evidence that various therapies are effective in treating personality disorder and that outcome does not differ substantially across treatments suggests that it is time replace concerns about the efficacy of specific therapies and which form of therapy to use with an evidence-based approach that combines methods that work from all therapies. A framework is proposed for selecting and combining eclectic treatment methods and delivering them in a coordinated way. The framework has two components: (1). a system for conceptualizing personality disorder based on empirical knowledge about the structure, etiology, development, and stability of personality pathology to use as a guide to selecting interventions and planning the sequence in which they will be used; and (2), a model of therapeutic change based on the general literature on psychotherapy outcome and specific studies of PD treatments. The framework proposes that integrated treatment be organized around general principles of therapeutic change common to all effective therapies supplemented with more specific treatment methods taken from the different therapies as needed to tailor treatment to individual patients and treat specific problems and psychopathology. The coordinated delivery of such a diverse array of interventions is achieved by using a phases of treatment scheme that proposes that treatment focus on specific symptoms and problems is a systematic and orderly way according to their stability and potential for change.
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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 | 0,082 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».