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Enregistrement W4404470802 · doi:10.1080/00797308.2024.2422284

Extending Child and Adolescent Psychoanalysis to Special Populations: Regulation-Focused Psychotherapy for Children (RFP-C) and Transference-Focused Psychotherapy for Adolescents (TFP-A)

2024· article· en· W4404470802 sur OpenAlexaff
Alexander H. Sheppe, Timothy Rice

Notice bibliographique

RevueThe Psychoanalytic Study of the Child · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychotherapistPsychologyChild psychotherapyPsychodynamic psychotherapyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade clinicians and researchers have developed Regulation-Focused Psychotherapy for Children (RFP-C) and Transference-Focused Psychotherapy for Adolescents (TFP-A), two manualized, evidence-based, time-limited treatments derived from child and adolescent psychoanalysis. These therapies are designed to treat special, complex patient populations including children with severe externalizing behaviors and adolescents with nascent or actual severe personality disorders, youth thought to be beyond the reach of traditional psychoanalysis or thought to benefit from modifications of standard psychoanalytic technique to maximize the effectiveness and efficiency of psychoanalytic treatment. Despite the effectiveness of psychoanalysis, manualized cognitive-behavioral approaches like parent management training and dialectical behavior therapy are currently the most popular treatments for these patients, partially because there are too few child and adolescent psychoanalysts to meet demand. The authors describe RFP-C and TFP-A and illustrate their effectiveness using clinical material. The authors advocate for wider acceptance and utilization of these two broadly teachable manualized treatments by the psychoanalytic and psychotherapeutic communities to extend the reach of psychoanalysis to severely suffering patients who can reap the unique benefits of these essentially psychoanalytic approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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