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Enregistrement W4294012853 · doi:10.4081/ripppo.2022.635

Group dynamic-relational therapy for perfectionism

2022· article· en· W4294012853 sur OpenAlexafffund
Samuel F. Mikail, Paul L. Hewitt, Gordon L. Flett, Sabrina Ge

Notice bibliographique

RevueResearch in Psychotherapy Psychopathology Process and Outcome · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia HospitalYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychodynamicsPsychologyPsychotherapistVulnerability (computing)Group psychotherapyInterpersonal communicationPsychodynamic psychotherapyPersonalityClinical psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interest in treating underlying core vulnerability factors or transdiagnostic processes has been a focus of much attention. In this paper we describe our application of group dynamic-relational psychotherapy to the treatment of perfectionism, a core personality vulnerability factor associated with various forms and types of dysfunction and disorders that have profound costs to the individual both socially and subjectively. Over the course of the past three decades, we developed an evidence-based integrative group treatment that targets the psychodynamic and relational underpinnings of perfectionism. The treatment is based on an integration of psychodynamic and interpersonal perspectives and therapeutic approaches. In this paper we present our model of perfectionism and describe our group dynamic-relational therapy for the treatment of its pernicious outcomes. By drawing on illustrative case material, we describe the approach as applied to one such group as it progresses through four phases of group development that we have termed engagement and pseudo attachment, pattern interruption, self-redefinition/painful authenticity, and termination. Finally, we present some of the accumulating evidence of the effectiveness and efficacy of dynamic-relational therapy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,361 · 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.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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