A preliminary evaluation of the effectiveness of dialectical behaviour therapy in a forensic psychiatric setting
Notice bibliographique
Résumé
Dialectical behaviour therapy (DBT) is a therapy model incorporating elements of Eastern philosophies and cognitive behavioural principles. Originally designed for people struggling with chronic suicidality and borderline personality disorder (BPD), it has been adapted to treat complex, multi-diagnostic presentations, such as those in forensic mental health settings. To date, there has been little evaluation when the primary diagnosis is of psychosis. To explore the effectiveness of DBT, with patients, with multiple comorbidities, including psychosis, in a forensic psychiatric inpatient setting. A descriptive outcome study with a cohort of offender-patients in one specialist forensic mental health unit. Before and after treatment change scores were compared on anger, aggression, hopefulness, coping abilities, emotional intelligence, insight and subjective symptom severity scales, as well as staff-rated risk, and length of stay. Nine men and five women residents in one Canadian secure hospital completed a standard DBT programme, and self-ratings, over about 1 year. Scale scores indicated significantly increased insight and acknowledgment of problems. Apparently increased anger and vengeance scores were clinically associated. Independent staff ratings indicated reductions in risk and most patients achieved early release. This study provides support for extension of the use of DBT to offender-patients with psychosis among the complex mix in their presentation. It suggests that a randomised controlled trial with cost-benefit analysis is warranted, as well as further work, to promote understanding of mechanisms of effectiveness.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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) | 0,005 | 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 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 ».