| Haynes, S. N., & Williams, A. E. (2003).Haynes, S. N., & Williams, A. E. (2003). Case Formulation and Design of Behavioral Treatment Programs. European Journal of Psychological Assessment, 19(3), 164-174. .
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resumé fr: Résumé. Les auteurs passent en revue la rationalité de formulations cliniques comportementales de cas et soulignent le rôle de l'analyse fonctionnelle dans la conception de traitements individualisés. Les traitements standardisés peuvent ne pas être d'une efficacité optimale pour les patients qui ont de multiples problèmes de comportement. Ces problèmes peuvent s'affecter réciproquement de façon complexe et chaque problème de comportement peut être influencé par de multiples variables causales en interaction. Les mécanismes d'action des traitements standardisés peuvent ne pas toujours répondre aux variables causales les plus importantes pour les problèmes de comportement d'un patient. L'analyse fonctionnelle intègre des jugements concernant les problèmes de comportement du patient, des variables causales importantes, et des relations fonctionnelles entre les variables. L'analyse fonctionnelle aide les décisions de traitement en aidant le clinicien à estimer l'importance relative de l'effet de chaque variable causale sur les problèmes de comportement du client, de sorte que les traitements les plus efficaces peuvent être sélectionnés. Les paramètres de l'analyse fonctionnelle, et les problèmes qui lui sont associés, les modèles fonctionnels analytique clinique de cas (FACCM) sont illustrés par un cas clinique. La tâche de choisir le meilleur traitement pour un patient est compliquée parce que les traitements diffèrent dans leur niveau de spécificité et ont des mécanismes d'action inégalement pondérés. En outre, le mécanisme d'action d'un traitement est souvent inconnu.
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Description : Pour de multiples raisons, un traitement donné ne peut que très rarement répondre à un patient donné qui, pourtant, souffre d'un trouble pour lequel ce traitement a démontré son efficacité. Les auteurs suggèrent que l'amplitude estimée des effets du traitement est une fonction partielle du degré suivant lequel les mécanismes d'action associés avec chaque traitement modifient les variables causales les plus importantes des problèmes comportementaux du patient. Les modèles causals nomothétiques peuvent informer le clinicien sur la potentialité de variables causales importantes, mais ils ont habituellement une validité de contenu insuffisante pour un patient parce qu’ils ne parviennent pas à capturer la configuration unique de variables et de relations fonctionnelles du patient. L'efficacité établie d'un traitement, relativement à un placebo ou à une condition contrôle dans un essai clinique, n'établit pas le mécanisme qui se situe derrière l'efficacité du traitement.
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