Pathological narcissism’s impact on psychodynamic group therapy for perfectionism.
Notice bibliographique
Résumé
Several decades of theory suggest that pathological narcissism (PN) may limit psychotherapy success, but empirical evidence for such theories is limited and mixed. In addition, it has been proposed that individuals with high levels of PN may benefit more from supportive compared to interpretive psychodynamic therapies, but no studies thus far have investigated this question empirically. As such, our study aimed to extend past research by investigating (a) whether higher levels of pretreatment PN predict poorer treatment outcome and (b) whether the type of psychodynamic therapy (supportive or interpretive therapy) moderates these findings, in a sample of patients undergoing group psychodynamic psychotherapy for perfectionism. The sample was drawn from the University of British Columbia Perfectionism Treatment Study II (Hewitt et al., 2023) and consisted of 80 treatment-seeking adults with elevated perfectionism. Contrary to expectations, multilevel and multiple regression analyses showed that pretreatment PN did not significantly predict posttreatment changes in symptom severity, life satisfaction, or work and social impairment. We also did not find that either grandiose or vulnerable narcissism predicted likelihood of patient dropout. Finally, treatment type did not moderate the relationship between pretreatment PN and treatment outcome, suggesting that, contrary to our hypotheses, PN does not impact treatment outcome regardless of the interpretive nature of the psychodynamic group therapy. These results, taken together with past findings, suggest that PN may not be associated with poorer psychotherapy outcomes in certain contexts, such as in the case of supportive or interpretive psychodynamic group psychotherapy for perfectionism. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».