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Enregistrement W3049278295 · doi:10.1002/jclp.23040

Dynamic‐relational treatment of perfectionism: An illustrative case study

2020· article· en· W3049278295 sur OpenAlexafffund
Paul L. Hewitt, Samuel F. Mikail, Silvain S. Dang, David Kealy, Gordon L. Flett

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyPsychodynamicsPsychotherapistInterpersonal communicationVulnerability (computing)Psychodynamic psychotherapyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Perfectionism has been described as a multidimensional core vulnerability factor in various forms of dysfunction and disorders. Recently, we described our empirically supported-dynamic-relational treatment for perfectionism. This treatment integrates psychodynamic and interpersonal principles to reduce perfectionism and symptoms and enhance relationships with others and self by focusing on underlying relational patterns. METHOD: We discuss this approach and present Azure, a 27-year-old woman who completed our group treatment and subsequent individual therapy as a follow-up. RESULTS: Azure underwent a comprehensive psychological pretreatment assessment, the results of which were used to develop a working formulation that guided the group and individual psychotherapy. A description of the formulation and her experience in therapy are discussed and pre- and post-treatment data illustrate changes in Azure's perfectionism and symptoms. CONCLUSIONS: We discuss changes that occurred over the course of treatment.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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