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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».