The Theory and Efficacy of Cognitive Behaviour Therapy in Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The previous research showed that psychological treatment is effective for people who have a mental disorder, such as bipolar disorder.Bipolar disorder is a severe disorder that the patients can have two extremes of mood episodes, which are depression and (hypo)mania.Cognitive behavioural therapy is a talking therapy that helps patients rectify their patterns of thoughts and behaviours.Nowadays, therapists would like to use cognitive behavioural therapy as an adjuvant therapy with medical treatment.Therefore, studying the theory and efficacy behind cognitive behavioural therapy is important.This review is based on previous studies, which are about cognitive behavioural therapy in bipolar disorder.Cognitive distortion is the factor that can be used in cognitive behavioural therapy, to analyze the incorrect pattern of thinking and behaving in patients with bipolar disorder.The deficits in social cognition and coping skills caused by bipolar disorder are also key factors used in cognitive behavioural therapy.Cognitive behavioural therapy is effective to treat insomnia, which is one of the symptoms of bipolar disorder.Child-and family-focused cognitive behavioural therapy is effective for patients with pediatric bipolar disorder.A limitation of previous research is that medicines could affect the actual efficacy of cognitive behavioural therapy, which are not taken into account.Plus, the lack of intervention research on life quality in bipolar disorder patients is another limitation.This review can provide advice to future research in the field of cognitive behavioural therapy and bipolar disorder.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».