Strategies for Reducing Patient-Initiated Premature Termination of Psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Rates of patient-initiated premature termination in different forms of psychotherapy are consistently high. Patient-initiated premature termination is recognized as a significant obstacle to the effective and efficient use of psychotherapy. The literature describes many strategies for preventing premature termination, but lacks integration. This review attempts to provide a concise and comprehensive summary of the strategies that research or clinical experience have suggested may be useful for minimizing patient-initiated premature termination. A search was conducted on the MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE databases for literature published between January 1970 and March 2004. Retrieved articles were published in English in peer-reviewed journals and focused on psychotherapy for adults. Thirty-nine publications that discussed strategies for preventing or reducing patient-initiated premature termination of psychotherapy were identified. Surprisingly, only 15 of these were research studies. Most of the retrieved literature consisted of clinical descriptions. The strategies can be assigned to nine categories: pretherapy preparation, patient selection, time-limited or short-term contracts, treatment negotiation, case management, appointment reminders, motivation enhancement, facilitation of a therapeutic alliance, and facilitation of affect expression. Research supports some of the strategies for reducing premature termination. However, methodologically sound studies of prevention strategies remain few in number.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».