Helpful and meaningful aspects of a psychoeducational programme to treat complex dissociative disorders: a qualitative approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Complex dissociative disorders (CDDs) are prevalent among psychotherapy clients, and research suggests carefully paced treatment for CDDs is helpful. The purpose of the present study is to qualitatively explore helpful and meaningful aspects of the TOP DD Network programme, a web-based adjunctive psychoeducational programme for the psychotherapeutic treatment of clients with CDDs.Methods: TOP DD Network programme participants (88 clients and 113 therapists) identified helpful and meaningful aspects of their participation in response to two open textbox questions. Framework analysis was used to qualitatively analyze client and therapist responses.Findings: Participants found the TOP DD Network programme helpful and meaningful in nuanced ways. Three themes were created: (1) Components of the Programme (subthemes: content, structure), (2) Change-Facilitating Processes (subthemes: heightened human connection, receiving external empathy and compassion, contributing to something bigger, improved therapeutic work and relationship), and (3) Outcomes (subthemes: insight, increased hope, self-compassion, increased safety and functioning). The most emphasized theme was components of the programme, which captured its content and structure.Conclusion: Clients and therapists in the TOP DD Network programme described the programme’s components and processes as helpfully facilitating positive outcomes in the treatment of CDDs. Therapists may consider integrating the components and processes in the programme into their practice with clients with CDDs.
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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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».