Effects of substance use disorder on treatment process and outcome in a ten-session psychiatric treatment for borderline personality disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dual diagnosis is common in Borderline Personality Disorder (BPD), one of the most common being Substance Use Disorder (SUD). Previous studies have shown that general psychiatric management (GPM) was effective in reducing borderline symptoms. In the present study, we tested whether the short GPM was as effective in the BPD + SUD as in the BPD group. METHODS: We analysed a group of 99 patients presenting a BPD. 51 of these patients presented a SUD. The BPD group and the BPD + SUD group received a manual-based short variant of the GPM treatment. Previous studies have shown that a 10-session version of GPM was effective in reducing borderline symptoms at the end of the treatment (Psychother Psychosom 83:176-86, 2014). RESULTS: We found no significant difference in the reduction of general symptoms, which diminished in both groups. The specific borderline symptoms were also reduced in both groups, but there was a slightly higher reduction of the borderline symptoms in the SUD group. The therapeutic alliance progressed positively in all groups. Moreover, the alliance increased more over time in the SUD group. CONCLUSION: The short variant of GPM seems to be effective in BPD treatment independently from the presence of SUD. Therefore, this treatment could be an effective entry-level treatment for patients with dual diagnosis as well as patients with BPD only. Further studies are needed to confirm efficacy and long-term outcome. TRIAL REGISTRATION: The trial was registered at ClinicalTrial.gov (identifier NCT01896024 ).
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».