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Enregistrement W2518777140 · doi:10.1037/pst0000069

When it is not a good fit: Clinical errors in patient selection and group composition in group psychotherapy.

2016· article· en· W2518777140 sur OpenAlexaff
David Kealy, John S. Ogrodniczuk, William E. Piper, Carlos A. Sierra-Hernandez

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsycINFOGroup psychotherapyObject relations theoryPsychotherapistVignetteComposition (language)Selection (genetic algorithm)Psychodynamic psychotherapyClinical psychologyInterpersonal communicationPsychodynamicsGroup (periodic table)Social psychologyMEDLINEArtificial intelligencePsychoanalytic theoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Group psychotherapy provides unique opportunities for clinical errors in the selection of patients and composition of therapy groups. This article introduces some of the difficulties and complexities that can be associated with group composition and patient selection errors. Clinical vignettes from psychodynamic/interpersonal psychotherapy groups are used to illustrate three variations of group composition and selection errors. The first vignette depicts an error in selecting a disruptive patient into a fledgling group. The second vignette portrays an unsuccessful integration of a withdrawn, inhibited patient into an active, exploratory group. The third scenario illustrates challenges associated with poor quality of object relations in homogeneous group composition. Although research on group therapy composition and patient selection is limited, relevant empirical literature is integrated in our discussion of clinical implications and recommendations. (PsycINFO Database Record

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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