Practice‐based outcomes of dialectical behaviour therapy (DBT) targeting anger and violence, with male forensic patients: a pragmatic and non‐contemporaneous comparison
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effectiveness of an eighteen-month treatment based on dialectical behaviour therapy (DBT) targeting anger and violence, on a group of male forensic patients. METHOD: Eight male forensic patients in a high security hospital who met the criteria for borderline personality disorder measured by the Personality Assessment Inventory underwent 18 months of treatment. They completed three psychometric tests at pre-, mid- and post-treatment and at a six-month follow up. A comparison group (TAU) of nine patients, assessed as having similar personality disorders, received the usual treatment available in the hospital but excluding DBT. They completed the same tests at the same time intervals corresponding to the pre-, mid- and post-testing of the DBT group. In both groups, all instances behaviours related to anger and violence were monitored for three six-month periods, prior to, during and post-treatment. RESULTS: Overall, patients in the DBT group made greater gains than patients in the TAU group in reducing the seriousness of violence-related incidents, and in self report measures of hostility, cognitive anger, disposition to anger, outward expression of anger and anger experience. CONCLUSION: The results suggest a potential for DBT to impact positively and lastingly on violent behaviour and components of anger in male forensic patients when compared with standard treatment. The power of the current study to detect group differences was reduced by small ns, large confidence intervals, and a non-contemporaneous comparison group. Cost-effective strategies are proposed to take forward research on DBT with this population.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».