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Enregistrement W4206584508 · doi:10.1037/pst0000423

A group’s level of defensive functioning affects individual outcomes in group psychodynamic-interpersonal psychotherapy.

2022· article· en· W4206584508 sur OpenAlexaff
Samantha Carlucci, Livia Chyurlia, Michelle D. Presniak, Nancy Mcquaid, James Christopher Wiley, Stephanie A. Wiebe, Robert Hill, Camille Garceau, Danielle Baldwin, Chloe Slowikowski, Iryna Ivanova, Renée Grenon, Louise Balfour, Giorgio A. Tasca

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensNational Defence Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDistressInterpersonal communicationPsycINFOClinical psychologyGroup psychotherapyInterpersonal psychotherapyPsychotherapistPsychodynamicsBinge eatingInterpersonal relationshipEating disordersPsychiatryRandomized controlled trialMEDLINEMedicineSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 136) were individuals with BED enrolled in group psychodynamic-interpersonal psychotherapy (GPIP). Participants completed attachment interviews and were assessed on interpersonal distress and days binged at pretreatment and 6 months post-treatment. The interview audio recordings were transcribed and used to code defensive functioning. We found that individual overall defensive functioning (ODF) scores at pretreatment were not significantly associated with binge-eating frequency or interpersonal distress at 6 months post-treatment. Other group members' mean ODF scores at pretreatment were significantly associated with individual interpersonal distress at 6 months post-treatment. However, the other group members' mean ODF scores were not significantly associated with individual binge-eating outcomes at 6 months post-treatment. Defensive functioning of other members of a therapy group may be particularly important for improving interpersonal functioning in individuals with BED. (PsycInfo Database Record (c) 2022 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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