Combined Therapy of Major Depression with Concomitant Borderline Personality Disorder: Comparison of Interpersonal and Cognitive Psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The combination of antidepressants and brief psychotherapies has been proven more efficacious in treating major depression and is particularly recommended in patients with concomitant personality disorders. We compare the effects of 2 combined therapies, fluoxetine and interpersonal therapy (IPT) or fluoxetine and cognitive therapy (CT), on major depression in patients with borderline personality disorder (BPD). METHOD: Thirty-five consecutive outpatients with a diagnosis of BPD and a major depressive episode (not bipolar and not psychotic) were enrolled. They were randomly assigned to 1 of the 2 combined treatments and treated for 24 weeks. Assessment included a semistructured interview, Clinical Global Impression (CGI) scale, Hamilton Depression Rating Scale (HDRS), Hamilton Anxiety Rating Scale (HARS), Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Social and Occupational Functioning Assessment Scale (SOFAS), Satisfaction Profile (SAT-P) for quality of life (QOL), and Inventory of Interpersonal Problems (IIP-64). Statistical analysis was performed using the univariate General Linear Model to calculate the effects of duration and type of treatment. RESULTS: No significant differences between treatments were found at CGI, HDRS, BDI-II, and SOFAS score. Combined treatment with CT had greater effects on HARS score and on psychological functioning factor of SAT-P. Combined treatment with IPT was more effective on social functioning factor of SAT-P and on domains domineering or controlling and intrusive or needy of IIP-64. CONCLUSIONS: Both combined therapies are efficacious in treating major depression in patients with BPD. Differences between CT and IPT concern specific features of subjective QOL and interpersonal problems. These findings lack reliable comparisons and need to be replicated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».