Inference‐Based Therapy for Body Dysmorphic Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Body dysmorphic disorder (BDD) is a debilitating disorder characterized by an excessive pre-occupation with an imagined or very slight defect in one's physical appearance. Despite the overall success of cognitive behavioural therapy (CBT) in treating BDD, some people do not seem to benefit as much from this approach. Those with high overvalued ideation (OVI), for instance, have been shown to not respond well with CBT. The purpose of this study was to evaluate the efficacy of an inference-based therapy (IBT) in treating BDD. IBT is a cognitive intervention that was first developed for obsessive-compulsive disorder with high OVI, but whose focus on beliefs can also apply to a BDD population. IBT conceptualizes BDD obsessions (e.g., 'I feel like my head is deformed') as idiosyncratic inferences arrived at through inductive reasoning processes. Such primary inferences represent the starting point of obsessional doubt and the treatment focuses on addressing the faulty inferences that maintain the doubt. Thirteen BDD participants, of whom 10 completed, underwent a 20-week IBT for BDD. The participants improved significantly over the course of therapy, with large diminutions in BDD and depressive symptoms. OVI also decreased throughout therapy and was not found to be related to reduction in BDD symptoms. Although a controlled-trial comparing CBT with IBT is needed, it is proposed that IBT constitutes a promising treatment alternative for BDD especially in cases where OVI is high.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».