Psychotherapy case formulation for patients with aggressive behaviours in clinical settings: an adaptation of the Multimodal Functional Model
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive behaviours are commonly observed in clinical settings, making it crucial to employ advanced assessment tools to accurately evaluate the likelihood of such behaviour. This article aims to present an assessment framework for developing a psychotherapy case formulation for patients with aggressive behaviours within the context of clinical setting. Recognising the disparities in the usage of aggression, as well as the comorbid nature of aggressive behaviours in patients with various psychopathologies, we propose an integrative framework that addresses these inconsistencies. The framework utilises the Hunter et al.’s (2008) Multimodal Functional Model as a foundation to which we integrated seven other models that are the I3 Model, the Algebra of Aggression model, the General Aggression Model, the Social Information Processing model, the Response Evaluation and Decision model, the Integrative Cognitive Model, and the nosographic model of mental disorders according to DSM-5. All these models were integrated into a comprehensive and expanded version of the Hunter et al.’s multimodal functional analysis worksheet, which combines the bio-psycho-social modalities of behaviour analysis in five factors that are instigation, vulnerability, reinforcement, habit strength, and inhibition. Additionally, case study example is provided to illustrate the development of a case formulation, which serves as a foundation for establishing therapeutic goals and implementing appropriate interventions. By incorporating a comprehensive understanding of aggression and utilising an adaptation of the multimodal functional analysis worksheet, this approach provides clinicians with a robust foundation for formulating effective therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».