Single case study of improving differentiation of self and psychological well-being of patients with Hereditary Sensory Autonomic Neuropathy-2 using Mode Deactivation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
The current research aimed to examine the effectiveness of the Mode Deactivation Therapy (MDT) on improving differentiation of self and psychological well-being of patients with HSAN-2. The research design was semi-experimental single case with multiple baselines. The statistical population of the research included 50 patients with HSAN2 all over the world from whom 2 were recruited (one from Iran and one from Canada) using purposive sampling method with inclusion-exclusion criteria. The patients filled out Skowron & Friedlander’s (1998) Differentiation of Self Inventory and Ryff’s (1989) Psychological Well-Being Questionnaire. The data were analyzed using clinical significance, visual inspect, diagnostic improvement and the six indices of efficacy. According to the results, the total percentage of improvement for differentiation of self and psychological well-being were 52.76 and 52.69, respectively. One can conclude that the Mode Deactivation Therapy (MDT) was effective in improving differentiation of self and psychological well-being of the patients with HSAN-2 through identifying maladjustment core beliefs and replacing them with useful alternatives via the VCR process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».