Strengthening the Status of Psychotherapy for Personality Disorders: An Integrated Perspective on Effects and Costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite scientific evidence of effectiveness, psychotherapy for personality disorders is not yet fully deployed, nor is its reimbursement self-evident. Both clinicians and health care policy-makers increasingly rely on evidence-based medicine and health economics when determining a treatment of choice and reimbursement. This article aims to contribute to that understanding by applying these criteria on psychotherapy as a treatment for patients with personality disorder. METHOD: We have evaluated the available empirical evidence on effectiveness and cost-effectiveness, and integrated this with necessity of treatment as a moderating factor. RESULTS: The effectiveness of psychotherapy for personality disorders is well documented with favourable randomized trial results, 2 metaanalyses, and a Cochrane review. However, the evidence does not yet fully live up to modern standards of evidence-based medicine and is mostly limited to borderline and avoidant personality disorders. Data on cost-effectiveness suggest that psychotherapy for personality disorders may lead to cost-savings. However, state-of-the-art cost-effectiveness data are still scarce. An encouraging factor is that the available studies indicate that patients with personality disorder experience a high burden of disease, stressing the necessity of treatment. CONCLUSIONS: When applying an integrated vision on outcome, psychotherapy can be considered not only an effective treatment for patients with personality disorder but also most likely a cost-effective and necessary intervention. However, more state-of-the-art research is required before clinicians and health care policy-makers can fully appreciate the benefits of psychotherapy for personality disorders. Considerable progress is possible if researchers focus their efforts on evidence-based medicine and cost-effectiveness research.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».