The Treatment Acceptability/Adherence Scale: Moving Beyond the Assessment of Treatment Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
It is becoming more broadly recognized that beyond effectiveness, the acceptability of interventions for anxiety disorders is an important consideration for evidence-based practice. Although advances in treatments for anxious psychopathologies have demonstrated that cognitive-behavioural interventions are more desirable than other types of psychotherapy or pharmacotherapy, there continue to be problems with adherence and dropout. It has been suggested that low treatment acceptability may be partially responsible for high dropout rates. Although a number of preliminary investigations in this domain have been conducted, further progress is hampered by the absence of a single self-report measure that assesses both acceptability and anticipated adherence. Therefore, the current paper aimed to test the psychometric properties of the newly developed Treatment Acceptability/Adherence Scale (TAAS). In two studies of brief cognitive-behavioural interventions, the TAAS was administered immediately following the therapy session. In Study 1 (N = 120 non-clinical undergraduates), the therapy included two variants of an exposure-based intervention for contamination fear. In Study 2 (N = 27 individuals with obsessive-compulsive disorder), the therapy was a cognitively based intervention evaluating a novel treatment technique for checking compulsions. Measures of convergent and divergent validity were included. Results demonstrated that the TAAS exhibited sound psychometric properties across the two samples. It is hoped that this measure will help clinicians to predict and intervene when a treatment is not acceptable and/or when the client anticipates poor adherence to it. Furthermore, the TAAS may aid researchers in continuing to improve upon effective interventions for anxiety and related disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».