Therapist adherence/competence and treatment outcome: A meta-analytic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors conducted a meta-analytic review of adherence-outcome and competence-outcome findings, and examined plausible moderators of these relations. METHOD: A computerized search of the PsycINFO database was conducted. In addition, the reference sections of all obtained studies were examined for any additional relevant articles or review chapters. The literature search identified 36 studies that met the inclusion criteria. RESULTS: R-type effect size estimates were derived from 32 adherence-outcome and 17 competence-outcome findings. Neither the mean weighted adherence-outcome (r = .02) nor competence-outcome (r = .07) effect size estimates were found to be significantly different from zero. Significant heterogeneity was observed across both the adherence-outcome and competence-outcome effect size estimates, suggesting that the individual studies were not all drawn from the same population. Moderator analyses revealed that larger competence-outcome effect size estimates were associated with studies that either targeted depression or did not control for the influence of the therapeutic alliance. CONCLUSIONS: One explanation for these results is that, among the treatment modalities represented in this review, therapist adherence and competence play little role in determining symptom change. However, given the significant heterogeneity observed across findings, mean effect sizes must be interpreted with caution. Factors that may account for the nonsignificant adherence-outcome and competence-outcome findings reported within many of the studies reviewed are addressed. Finally, the implication of these results and directions for future process research are discussed.
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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 | 0,022 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».