Habit Reversal Training and Variants of Decoupling for Use in Body-Focused Repetitive Behaviors. A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Behavioral interventions hold promise in improving body-focused repetitive behaviors (BFRBs), such as hair pulling and skin picking. The effect of combining different treatment techniques is currently unknown. Methods In the framework of a randomized controlled crossover trial, 334 individuals with at least one BFRB were allocated either to a waitlist control or to three experimental conditions (1:1:1:1). Participants in the experimental condition received self-help manuals teaching habit reversal training (HRT), decoupling (DC) and decoupling in sensu (DC-is) during a six-week period. Treatment conditions differed only in the order of manual presentation. We examined whether applying more than one technique would lead either to add-on or interference effects. Results The three treatment conditions were significantly superior to the waitlist control group in the improvement of BFRBs according to intention-to-treat analyses at a medium effect size (all p ≤ 0.002, d = 0.52 – 0.54). The condition displaying DC first significantly reduced depressive symptoms (p = 0.003, d = 0.47) and improved quality of life (p = 0.011, d = 0.39) compared to the waitlist control. Those using more techniques concurrently showed the strongest decline in BFRB symptoms, even after controlling for days practiced. Participants rated all manuals favorably, with standard DC and HRT yielding greatest acceptability. Discussion Results tentatively suggest the concurrent application of different behavioral treatments for BFRBs leads to add-on effects. Results were superior when DC was practiced first, with positive effects extending to depressive symptoms and quality of life. Integrating the three techniques into one self-help manual or video along with other treatment procedures (e.g., stimulus control techniques) is recommended.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».