Mentalization based treatment for a broad range of personality disorders: a naturalistic study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have observed that mentalization-based treatment (MBT) is an effective treatment for borderline personality disorder (BPD), but its effectiveness for other personality disorders (PDs) has hardly been examined. Additionally, the evidence supporting the claim that MBT improves mentalizing capacity is scarce. The present study examined whether (i) patients with a broad range of PDs enrolled in an MBT program would improve on several outcome measures (ii) mentalizing capacity would improve over time; (iii) patients with BPD would improve more than those with non-borderline PDs. METHOD: Personality disorders, psychiatric symptoms, social functioning, maladaptive personality functioning and mentalizing capacity were measured in a group of individuals with various PDs (n = 46) that received MBT. Assessments were made at baseline and after 6, 12, and 18 months of treatment. The severity of psychiatric symptoms, measured using the Outcome Questionnaire 45, was the primary outcome variable. RESULTS: .01). Bigger effect sizes were observed for BPD patients (n = 25) than for patients with non-BPD (n = 21), but the difference failed to reach statistical significance (p = 0.06). A primary analysis showed that the decrease in psychiatric symptoms was significant in BPD patients (p = 0.01), not in non-BPD (p = 0.19) patients. However, a sufficiently powered secondary analysis with imputed data showed that non-BPD patients reported a significant decrease in psychiatric symptoms too (p = 0.01). Mentalizing capacity of the whole group improved over time (d = .68 on the Toronto Alexithymia Scale and 1.46 on the Social Cognition and Object Relations System). DISCUSSION: These results suggest that MBT coincides with symptomatic and functional improvement across a broad range of PDs and shows that MBT is associated with improvements in mentalizing capacity. As the study is not experimental in design, we cannot make causal claims. CONCLUSION: Mentalization-based treatment may be an effective treatment for patients with a broad range of PDs. TRIAL REGISTRATION: The study design was approved by the Leiden University Ethical Committee.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».