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Abstract
Objective: There are six strategies or validation levels in dialectical behavior therapy (DBT), yet there are no measures designed to code for them. This absence limits our understanding of the relationship between validation strategies and treatment outcome. The DBT-Validation Level Coding Scale (DBT-VLCS) was developed to overcome this limitation. Method: This research reports on the interrater reliability and content validity for the DBT-VLCS. Results: Overall, interrater reliability was excellent for all items, with the exception of two items that demonstrated good reliability. Good content validity was demonstrated for six of the seven items. Conclusions: This preliminary study suggests that the DBT-VLCS is a reliable and valid measure to code the presence of validation in DBT. This measure creates the opportunity for research that has not previously been possible.
Ziel: Es gibt sechs Strategien oder Validierungsstufen der dialektisch-behavioralen Therapie (DBT), jedoch gibt es bisher keine Instrumente, um diese zu kodieren. Die Abwesenheit dieser begrenzt unser Verständnis bezüglich des Zusammenhangs zwischen Validierungsstrategien und dem Behandlungserfolg. Die DBT-Validation Level Coding Scale (DBT-VLCS) wurde entwickelt, um diese Einschränkung zu überwinden. Methode: Diese Untersuchung berichtet von der Interrater-Reliabilität und der Inhaltsvalidität der DBT-VLCS. Ergebnisse: Insgesamt war die Interrater-Reliabilität für alle, bis auf zwei Items hervorragend, die aber eine gute Reliabilität aufwiesen. Sechs der sieben Items wiesen eine gute Inhaltsvalidität auf. Schlussfolgerung: Diese vorläufige Studie deutet darauf hin, dass der DBT-VLCS ein reliables und valides Instrument ist, um die Anwesenheit von Validierung in der DBT zu kodieren. Dieses Instrument stellt eine Möglichkeit für die Forschung dar, die bisher nicht gegeben war.
Obiettivo: Ci sono sei strategie o livelli di validazione nella terapia dialettico-comportamentale (DBT), ma non ci sono misure destinate a codificarle. Questa assenza limita la nostra comprensione del rapporto tra le strategie di validazione e l'esito del trattamento. Per superare questo limite è stata sviluppata la DBT-Validation Level Coding Scale (DBT-VLCS). Metodo: Questa ricerca riporta l'affidabilità tra valutatori e la validità dei contenuti della DBT-VLCS. Risultati: Nel complesso, l'affidabilità tra valutatori era eccellente per tutti gli item, ad eccezione di due item che hanno dimostrato una buona affidabilità. E’ stata dimostrata una buona validità dei contenuti per sei dei sette item. Conclusioni: Questo studio preliminare suggerisce che la DBT-VLCS è una misura affidabile e valida per codificare la presenza della validazione nella DBT. Questa misura crea la possibilità di ricerche che prima non era possibile effettuare.
Objetivo: Há seis estratégias ou níveis de validação na terapia comportamental dialética (TCD); porém, não há medidas desenhadas para a sua codificação. Esta falha limita a nossa compreensão da relação entre as estratégias de validação e o resultado. A Escala de Codificação do Nível de Validação da TCD (ECNV-TCD) foi desenvolvida para ultrapassar tal limitação. Método: Esta investigação baseia-se no acordo inter-juízes e na validade de conteúdo da ECNV-TCD. Resultados: De um modo geral, o acordo inter-juízes foi excelente para todos os itens, com a exceção de dois itens que demonstraram ter apenas um bom acordo. Uma boa validade de conteúdo foi demonstrada para seis dos sete itens. Conclusões: Este estudo preliminar sugere que a ECNV-TCD é uma medida válida e confiável para codificar a presença de validação na TCD. Esta medida cria oportunidades de investigação que não foram possíveis anteriormente.
目的：辯證式行為治療（dialectical behavior therapy, DBT）有六種策略或確認層次，但目前尚未有對其計分之測驗，因此難以了解確認策略與療效之間的關係，為克服此限制，因此發展DBT-效度層次計分量表（DBT-Validation Level Coding Scale, DBT-VLCS）。方法：本研究探討DBT-VLCS的評分者間信度與內容效度。結果：整體而言，除了兩個題目達良好的評分者間信度外，其他題目皆達到優秀水準；七個題目中有六題具有良好的內容效度。結論：由本初步研究發現DBT-VLCS是一項可對DBT中出現之確認做可信及有效計分之工具，此工具可提供機會去進行過去無法進行的研究。
Acknowledgments
We would like to acknowledge Lauren Bonavitacola, Sara Geisser, Pedro Oliveira, Kristen Roman, Marget Thomas, Issar Daryanani, and Shelby Greentaner for their help with the execution of this study. We would also like to thank Linda Dimeff, Ph.D. and Behavioral Tech, LLC for providing access to some training materials for the raters in this study.