Using the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 restructured form to predict functioning after treatment for borderline personality disorder: A machine learning approach.
この研究について主に測っているのは効き目ではなく、既存の心理検査で治療後の生活機能を予測できるかどうかです。
効果を検証した研究原著・その他
- 著者
- Wibbelink C.J.M.・Sellbom M.・Grasman R.P.P.P.・Arntz A.・Sinnaeve R.・Kamphuis J.H.
- 掲載誌
- Psychological assessment
- 巻号ページ
- 37巻6-7号261-272頁
- 発行年月日
- 2025年4月14日
- PMID
- 40232751
- 技法
- スキーマ療法
- 研究デザイン
- 原著・その他
この研究のまとめ
P｜対象
境界性パーソナリティ症（BPD）と診断された130名。
E｜介入
スキーマ療法（弁証法的行動療法とともに、2年間の根拠にもとづく治療として提供された2つの治療の一方）。
C｜比較
比較対照：なし。無作為化臨床試験のデータを用い、MMPI-2-RF が治療中の機能の変化を予測するかを機械学習（弾性ネット回帰・ランダムフォレスト・勾配ブースティング等）と入れ子交差検証で検討。
O｜結果
弾性ネット回帰モデルの説明分散は平均42%だった。ベースラインの機能とMMPI-2-RFの4尺度の組み合わせが機能の変化の主要な予測因子として現れた。ベースラインの機能が最も重要な予測因子で、初期の機能水準が低いほど改善が大きかった。迫害観念・身体的訴え・家族問題・脱抑制の得点が高いほど機能の改善は小さかった。著者らは、過学習のリスクと独立したデータセットの欠如をふまえ、今後の研究は再現性と一般化可能性に焦点を当てるべきだと述べている。
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