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Enregistrement W3192708884 · doi:10.3138/jmvfh-2019-0067

Effects of a modified DBT Skills Group for military personnel and Veterans with OSIs and borderline personality disorder or traits

2021· article· en· W3192708884 sur OpenAlexaffvenue
Pamela L. Holens, Jeremiah N. Buhler, Stephanie Yacucha, Alyssa Romaniuk, Brent Joyal

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorderline personality disorderClinical psychologyPsychiatryPsychologyMental healthFeelingIntervention (counseling)Military personnelPersonalityDepression (economics)Dialectical behavior therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LAY SUMMARY This study looked at the use of a group treatment known as Dialectical Behaviour Therapy Skills Group (DBT-SG) to see if it was helpful for military personnel and Veterans who had a variety of mental health disorders related to their service. The results of the study showed improvements in symptoms of borderline personality disorder, reductions in negative thoughts and feelings, and reductions in unhelpful behaviours. Results also showed improvements in all examined areas of functioning among participants, with the largest change occurring in the area of social functioning. The presence of posttraumatic stress disorder (PTSD), depression, or chronic pain did not impact results, but the presence of a substance abuse disorder did. Overall, the results provide preliminary support for DBT-SG as an intervention for borderline personality disorder symptoms among military and Veterans, and perhaps particularly for persons who also have other mental health challenges, or persons for whom other treatment may be considered inappropriate.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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