A Schema Therapy–Based eHealth Program for Patients with Borderline Personality Disorder (priovi): Naturalistic Single-Arm Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health (eHealth) programs have been found to be effective in treating many psychological conditions. However, regarding borderline personality disorder (BPD), only a few eHealth programs have been tested, involving small interventions based on the dialectical behavior therapy treatment approach. We investigated priovi, a program based on the schema therapy (ST) approach. priovi is considerably more comprehensive than prior programs, offering broad psychoeducation content and many therapeutic exercises. OBJECTIVE: We tested the acceptability and feasibility of priovi in 14 patients with BPD as an add-on to individual face-to-face ST. METHODS: Patients received weekly individual ST and used priovi over a period of 12 months. We assessed BPD symptom severity using self-reported and interview-based measures. Qualitative interviews were conducted with both patients and therapists to assess their experiences with priovi. RESULTS: BPD symptoms improved significantly (Cohen d=1.0). Overall, qualitative data showed that priovi was positively received by both patients and therapists. Some exercises provoked mild anxiety; however, no serious threat to safety was detected. CONCLUSIONS: priovi is a potentially helpful and safe tool that could support individual ST. It needs to be further tested in a randomized controlled study. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00011538; https://www.drks.de/drks_web/navigate.do? navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00011538 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/74jb0AgV8).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».