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Enregistrement W2019396359 · doi:10.1037/a0023200

Therapist emotional reactions and client resistance in cognitive behavioral therapy.

2011· article· en· W2019396359 sur OpenAlexafffund
Henny A. Westra, Adi Aviram, Laura Connors, Angela Kertes, Mariyam Ahmed

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyFeelingResistance (ecology)Competence (human resources)AnxietyContext (archaeology)PsychotherapistCognitionClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although extensively discussed in theoretical papers, empirical studies of therapist emotional reactions to clients are lacking, particularly within the context of client resistance and cognitive-behavioral therapy (CBT). The present study examined the early positive and negative emotional reactions to clients of four therapists, together with observed client in-session resistance, and changes in resistance from early to midtreatment, in a sample of 30 outpatients receiving eight sessions (14 hr) of CBT for generalized anxiety disorder. Findings indicated that greater therapist early positive reactions to clients, especially liking, enjoyment, and attachment, were associated with significantly lower levels of client resistance midtreatment and greater reductions in client resistance from early to midtreatment. These effects were independent of therapist competence in delivering CBT, suggesting a potentially unique and important role for therapist feelings about clients beyond the skillful delivery of treatment techniques. Greater early negative therapist reactions to clients were less consistently related to client resistance but power struggles, and feeling drained, helpless, guilty, and frustrated were associated with higher levels of client subsequent resistance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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