The Effect of Emotion Regulation-Based Group Therapy on Alexithymia and Experiential Avoidance in Substance Use Patients, with Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of group therapy based on emotion regulation on alexithymia, and experiential avoidance in substance user patient with comorbidity of borderline personality disorder. The research design was quasi-experimental with two experimental and control groups including pre-test and post-test. The statistical population of this study consisted of patients with substance abuse disorder and borderline personality in a psychiatric hospital of Shiraz city; 30 persons (male) were selected using purposive sampling method and randomly assigned in the study: One experimental and one control group (15 males each). The criteria for entry into treatment were borderline personality disorder diagnosis with substance abuse and methadone maintenance treatment. The tools used in this study were Toronto-20 mood disorder questionnaire and Second Edition Acceptance and Practice Questionnaire to assess experiential avoidance. Data were analyzed using covariance analysis and descriptive statistics. The results showed that the scores of alexithymia, and experiential avoidance significantly decreased in the experimental group after the treatment. The results of this study illustrated that group therapy based on emotion regulation can reduce alexithymia, and experiential avoidance in this group of people. Therefore, it is suggested that in addition to pharmacological treatments, psychological treatment methods may also be used to increase the effectiveness of treatment on drug users.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».