Examining Therapeutic Alliance as a Mechanism of Change in Dialectical Behavior Therapy for Subgroups of Individuals With Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Millions of people worldwide are diagnosed with borderline personality disorder (BPD), a complex mental disorder characterized by significant affect lability, an unstable sense of identity, tumultuous interpersonal relationships, and difficulties managing impulsive behaviours. According to the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, to be diagnosed with BPD, individuals need to present with a minimum of 5 of 9 possible psychiatric symptoms, resulting in 256 possible combinations of symptoms. Given the significant symptom heterogeneity, recent research has examined whether reliable, homogenous subgroups of BPD symptoms exist. If so, it may be that individuals within each subgroup would benefit from tailored modifications to current interventions (namely, dialectical behavior therapy, or DBT) for the treatment of their unique subset of symptoms. In a recent study in our laboratory at the BPD Clinic, Antoine and colleagues (2022) applied a latent class analysis to existing data on the symptoms of individuals diagnosed with BPD and identified three BPD symptom subgroups, or "classes" of BPD symptoms, which are termed the interpersonally unstable, nonaffective labile, and dissociative/paranoid classes, respectively. In the current dissertation, these classes are examined as predictors of psychiatric functioning after individuals with BPD completed 12 months of standard DBT in outpatient mental health hospitals. Moreover, therapeutic alliance, which is defined as the strength of the relationship between the therapist and their patient, is examined as a potential mediator of the relationship between class membership and psychiatric functioning posttreatment. Despite hypotheses that class membership would be predictive of treatment outcome after 12 months of DBT, there were no significant relationships between class membership and psychiatric functioning, deliberate self-harm, or days in treatment, and mediation with the therapeutic alliance did not occur. Nonetheless, DBT was effective across the symptom classes and therapeutic alliance predicted better outcomes. Specific reasons as to why I failed to find meaningful relations between symptom classes and outcomes, clinical implications, and future directions are explored. This dissertation is the first to examine how symptom class inclusion relates to DBT treatment outcomes as mediated by therapeutic alliance.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».