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Enregistrement W2903177924 · doi:10.1521/pdps.2018.46.4.457

Addressing the Complexity of Perfectionism in Clinical Practice

2018· article· en· W2903177924 sur OpenAlexaff
Joanna Cheek, David Kealy, Paul L. Hewitt, Samuel F. Mikail, Gordon L. Flett, Ariel Ko, Mary Jia

Notice bibliographique

RevuePsychodynamic Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyConceptualizationInterpersonal communicationAnxietyPsychodynamicsPersonalityPsychotherapistClinical psychologyPersonality disordersConstruct (python library)PsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfectionism, defined as the need to be or appear to be perfect, is a multidimensional personality construct that makes individuals vulnerable to a host of clinical problems including depression, anxiety, personality and eating disorders, as well as suicide behaviors, interpersonal dysfunction, and difficulties achieving successful therapeutic outcome. Given the detrimental associations with perfectionism, it is crucial that mental health professionals be familiar with and able to identify patients presenting with perfectionistic characteristics. The purpose of this article is to provide an overview of a comprehensive conceptualization of perfectionism and its assessment and treatment in clinical practice based on the psychodynamic and interpersonal perspective of Hewitt et al. (2017). This article presents conceptual models of perfectionism, assessment measures, treatment considerations and challenges, and a case example of a patient with perfectionism. Through understanding the nature and treatment of perfectionism, clinicians can broaden and strengthen their knowledge and skill in helping patients struggling with perfectionistic difficulties and the attendant symptoms, syndromes, and disorders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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