Patient‐related factors associated with patient retention and non‐completion in psychosocial treatment of borderline personality disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The potential efficacy of psychosocial interventions in the treatment of borderline personality disorder (BPD) is impacted by significant treatment non-completion (TNC), with meta-analytic studies reporting rates of attrition of between 25% and 28%. Increasing patient retention could facilitate outcomes and improve resource utilization, given limited healthcare services. A systematic search of PsycINFO, CINAHL, EMBASE, CENTRAL, and Web of Science Core Collection identified 33 articles that met the criteria for inclusion. Although substantial heterogeneity in terms of methodology and quality of analysis limited conclusions that could be drawn in the narrative review, a few consistent patterns of findings were elucidated, such as Cluster B personality disorder comorbidities and lower therapeutic alliance were associated with TNC. Interestingly, the severity of BPD symptoms was not a predictor of TNC. These findings are discussed in terms of their potential theoretical contribution to TNC. Clinically, there may be value in applying mindfulness and motivational interviewing strategies early on in treatment for individuals who present uncertainty about engaging in treatment. Further research to develop this empirical landscape includes focusing on high-powered replications, examining burgeoning lines of research, and investigating dynamic predictors of TNC.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».