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Enregistrement W4413976470 · doi:10.1080/01612840.2025.2519335

The Effect of a Psychodrama-Based Group Intervention on Anger and Self-Injurious Behaviors in Adolescents Diagnosed with Substance Use Disorder: A Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4413976470 sur OpenAlexaff
Cemile Teke, Merve Şahin, Ege Anlı

Notice bibliographique

RevueIssues in Mental Health Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology, Coaching, and Therapy
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychodramaAngerRandomized controlled trialIntervention (counseling)Clinical psychologyPsychologyPsychotherapistGroup psychotherapySubstance usePsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Psychodrama, a psychotherapy involving dramatization and role-playing, promotes insight and behavioral change. Recent studies highlight its effectiveness in treating adolescents with substance use disorders by enhancing psychological support in clinical settings.Objective This study examined the effects of psychodrama-based group work on anger and self-injury behaviors in adolescents with substance use disorders.Methods A randomized controlled trial with 43 adolescents (21 experimental, 22 control) was conducted. The experimental group received psychodrama-based group sessions, while the control group received no intervention. Data were collected using the Trait Anger and Anger Expression Styles Scale (TAAESS) and the Inventory of Statements About Self Injury (ISAS).Results Compared to controls, the experimental group showed significantly lower post-test scores in total anger, trait anger, anger out, and anger in, along with higher anger control scores (p < 0.05). Self-injury behaviors measured by ISAS also decreased significantly (p < 0.05).Conclusion Psychodrama group work significantly reduced anger and self-injury behaviors in adolescents with substance use disorders. Integrating psychodrama into treatment is recommended to improve care outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,378 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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