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Enregistrement W4392543002 · doi:10.1097/hrp.0000000000000391

Readiness and Personality Disorders: Considering Patients’ Readiness for Change and Our System’s Readiness for Patients

2024· article· en· W4392543002 sur OpenAlexaff
Connor Hawkins, David Kealy

Notice bibliographique

RevueHarvard Review of Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaSmiths Detection (Canada)Vancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonality disordersPersonalityContext (archaeology)PsychologyClinical psychologyPsychiatryPsychotherapistSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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