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Enregistrement W2922316553 · doi:10.1521/pdps.2019.47.1.99

Sustained Reduction in Health Care Service Usage after Adjunctive Treatment of Intensive Short-Term Dynamic Psychotherapy in Patients with Bipolar Disorder

2019· article· en· W2922316553 sur OpenAlexaff
Allan Abbass, Joel M. Town, Robert Johansson, Melissa Lahti, Steve Kisely

Notice bibliographique

RevuePsychodynamic Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjunctive treatmentBipolar disorderPsychiatryInterpersonal communicationMedicinePsychologyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate changes in long-term health care costs and symptom severity after adjunctive intensive short-term dynamic psychotherapy (ISTDP) individually tailored and administered to patients with bipolar disorder undergoing standard psychiatric care. Eleven therapists with different levels of expertise delivered an average of 4.6 one-hour sessions of ISTDP to 29 patients with bipolar disorders. Health care service costs were compiled for a one-year period prior to the start of ISTDP along with four one-year periods after termination. Two validated self-report scales, the Brief Symptom Inventory and the Inventory of Interpersonal Problems, were administered at intake and termination of ISTDP. Hospital cost reductions were significant for the one-year post-treatment period relative to baseline year, and all cost reductions were sustained for the follow-up period of four post-treatment years. Self-reported psychiatric symptoms and interpersonal problems were significantly reduced. These preliminary findings suggest that this brief adjunctive psychotherapy may be beneficial and cost-effective in select patients with bipolar disorders, and that gains may be sustained in long-term followup. Future research directions are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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