Predictors of patient cognitive therapy skills and symptom change in two randomized clinical trials: The role of therapist adherence and the therapeutic alliance.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous research has found that therapist adherence to concrete, problem-focused cognitive therapy (CT) techniques predicts depressive symptom change (e.g., Feeley, DeRubeis, & Gelfand, 1999). More recently, Strunk, DeRubeis, Chui, and Alvarez (2007) demonstrated that in-session evidence of patients' use of CT skills was related to a lower rate of relapse in the year following CT for depression. The current investigation attempts to integrate and extend these findings within 2 separate samples of patients and therapists. METHOD: Drawing from the CT samples (N = 105, mean age = 40 years, female = 62%, White = 82%) of 2 published randomized clinical trials of depression treatment, we conducted analyses to examine whether therapist adherence to concrete CT techniques (Collaborative Study Psychotherapy Rating Scale) and the quality of the therapeutic alliance (Working Alliance Inventory) predict patients' use of CT skills (Performance of Cognitive Therapy Strategies) and subsequent Beck Depression Inventory symptom change. RESULTS: Results indicated a differential pattern of prediction in the 2 samples. In one, CT techniques exhibited a stronger association with patient CT skills and symptom change than did the alliance, whereas the reverse pattern emerged in the second sample. A baseline symptom severity × CT techniques interaction indicated that between-study differences in intake depression severity might in part explain the process-outcome differences. CONCLUSIONS: The present findings suggest that the nature of the therapy sample examined may moderate process-outcome findings in psychotherapy research. The implications of these results and directions for future research are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle