Optimal levels of emotional arousal in experiential therapy of depression.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the relationship between length of time spent expressing highly aroused emotion and therapeutic outcome. METHOD: Thirty-eight clients (14 male, 24 female) between the ages of 22 and 60 years (M = 39.5, SD = 9.71), treated for depression with experiential therapy, were rated on working alliance and expressed emotional arousal (with the Client Expressed Emotional Arousal Scale) in their three highest arousal sessions. Among the clients, 34 were of European ethnicity, 2 were of Asian ethnicity, 1 was of Latino ethnicity, and 1 was of Caribbean-Canadian ethnicity. Clients were administered the short form of the Working Alliance Inventory following their 4th therapy session and also completed, pre- and posttherapy, the Beck Depression Inventory (BDI), the Global Severity Index (GSI) of the Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R), the Inventory of Interpersonal Problems, and the Rosenberg Self-Esteem Scale. RESULTS: Hierarchical regressions showed that a nonlinear pattern of expressed emotional arousal predicted outcome significantly above the alliance. This combination predicted 30% of outcome variance on the BDI and 24% on the GSI (p < .01). An optimal frequency (25%) of highly aroused emotional expression was found to relate to outcome, with deviation from this optimal frequency predicting poorer outcome. CONCLUSIONS: Too much or too little emotion was found to be not as helpful as a moderate amount. It was concluded that expressed emotional arousal in experiential therapies has a more intricate relationship with therapeutic outcome than has previously been shown and that it is moderate amounts of heightened emotional arousal that improve predictions of therapeutic outcome.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».