An Online Educational Program for Individuals With Dissociative Disorders and Their Clinicians: 1‐Year and 2‐Year Follow‐Up
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with dissociative disorders (DDs) are underrecognized, underserved, and often severely psychiatrically ill, characterized by marked dissociative and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms with significant disability. Patients with DD have high rates of nonsuicidal self-injury (NSSI) and suicide attempts. Despite this, there is a dearth of training about DDs. We report the outcome of a web-based psychoeducational intervention for an international sample of 111 patients diagnosed with dissociative identity disorder (DID) or other complex DDs. The Treatment of Patients with Dissociative Disorders Network (TOP DD Network) program was designed to investigate whether, over the course of a web-based psychoeducational program, DD patients would exhibit improved functioning and decreased symptoms, including among patients typically excluded from treatment studies for safety reasons. Using video, written, and behavioral practice exercises, the TOP DD Network program provided therapists and patients with education about DDs as well as skills for improving emotion regulation, managing safety issues, and decreasing symptoms. Participation was associated with reductions in dissociation and PTSD symptoms, improved emotion regulation, and higher adaptive capacities, with overall sample |d|s = 0.44-0.90, as well as reduced NSSI. The improvements in NSSI among the most self-injurious patients were particularly striking. Although all patient groups showed significant improvements, individuals with higher levels of dissociation demonstrated greater and faster improvement compared to those lower in dissociation |d|s = 0.54-1.04 vs. |d|s = 0.24-0.75, respectively. These findings support dissemination of DD treatment training and initiation of treatment studies with randomized controlled designs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle