Adjustment Disorders Are Uniquely Suited for eHealth Interventions: Concept and Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjustment disorders (also known as mental distress in response to a stressor) are among the most frequently diagnosed mental disorders in psychiatry and clinical psychology worldwide. They are also commonly diagnosed in clients engaging in deliberate self-harm and in those consulting general practitioners. However, their reputation in research-oriented mental health remains weak since they are largely underresearched. This may change when the International Statistical Classification of Diseases-11 (ICD-11) by the World Health Organization is introduced, including a new conceptualization of adjustment disorders as a stress-response disorder with positively defined core symptoms. OBJECTIVE: This paper provides an overview of evidence-based interventions for adjustment disorders. METHODS: We reviewed the new ICD-11 concept of adjustment disorder and discuss the the rationale and case study of an unguided self-help protocol for burglary victims with adjustment disorder, and its possible implementation as an eHealth intervention. RESULTS: Overall, the treatment with the self-help manual reduced symptoms of adjustment disorder, namely preoccupation and failure to adapt, as well as symptoms of depression, anxiety, and stress. CONCLUSIONS: E-mental health options are considered uniquely suited for offering early intervention after the experiences of stressful life events that potentially trigger adjustment disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».