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Enregistrement W2946268310 · doi:10.1037/pst0000229

Dynamic-relational group treatment for perfectionism: Informant ratings of patient change.

2019· article· en· W2946268310 sur OpenAlexaff
Paul L. Hewitt, Tianyou Qiu, Carol Flynn, Gordon L. Flett, Stephanie A. Wiebe, Giorgio A. Tasca, Samuel F. Mikail

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaSaint Paul UniversityYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyPsycINFOClinical psychologyTraitPsychotherapistMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although now there is accumulating research on the effectiveness of psychotherapy for perfectionism, this research has been based almost exclusively on self-report data. In this article, we describe analyses from the University of British Columbia Perfectionism Treatment Study assessing close other informant ratings of change in perfectionism traits and perfectionistic self-presentation. A total of 61 close other informants of patients who participated in a 10-week dynamic-relational treatment for perfectionism completed measures of patient trait and self-presentational facets of perfectionism at pretreatment, at posttreatment, and at a 4-month follow-up. In support of the effectiveness of the treatment, we found that close other measures of patients' self-oriented perfectionism, other-oriented perfectionism, and all three facets of perfectionistic self-presentation were significantly reduced at posttreatment and follow-up. Close other measures of patients' socially prescribed perfectionism did not show change over the course of treatment and follow-up. The findings are discussed in terms of the effectiveness of the dynamic-relational treatment of perfectionism and the utility of extending research by including close other measures of change in treatment-outcome research. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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