Using case formulation for prediction of the therapeutic alliance in treatment for borderline personality disorder.
Notice bibliographique
Résumé
= 29; Kramer et al., 2014). For each patient (in both groups as post hoc analysis based on videos), we performed a Plan analysis case formulation (Caspar, 2019): the idiographic information from the formulation was translated into quantitative scores (on a Likert-type scale) assessing patient's interactional agreeableness (vs. antagonism; Zufferey et al., 2019). We modeled the session-by-session predictions of the progression of the therapeutic alliance-rated by the patient and the therapist-over the course of treatment, as a function of interactional agreeableness, the individualization of treatment, as well as their interaction with the session number. Patients with high levels of agreeableness have a significant increase in their alliance assessment over time. Treatment based on the case formulation predicted session-by-session increase of the therapeutic alliance as rated by the therapists. This study was the first to explore intra- and interindividual dynamics of the therapeutic alliance in relationship with idiographic information extracted from case formulations. The results may help understand relationship struggles at the beginning of therapy for complex clinical problems, such as borderline personality disorder. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».