Readiness and Personality Disorders: Considering Patients’ Readiness for Change and Our System’s Readiness for Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The culture around personality disorder treatment has changed drastically in the past generation. While once perceived as effectively untreatable, there are now numerous evidence-based treatment approaches for personality disorders (especially borderline personality disorder). The questions, however, of who should be matched to which treatment approach, and when, remain largely unanswered. In other areas of psychiatry, particularly substance use disorders and eating disorders, assessing patient treatment readiness is viewed as indispensable for treatment planning. Despite this, relatively little research has been done with respect to readiness and personality disorder treatment. In this article, we propose multiple explanations for why this may be the case, relating to both the unique features of personality disorders and the current cultural landscape around their treatment. While patients with personality disorders often face cruel stigmatization, and much more work needs to be done to expand access to care (i.e., our system's readiness for patients), even gold-standard treatment options are unlikely to work if a patient is not ready for treatment. Further study of readiness in the context of personality disorders could help more effectively match patients to the right treatment, at the right time. Such research could also aid development of strategies to enhance patient readiness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».