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Enregistrement W2093044824 · doi:10.1080/10503307.2012.745955

Therapist interventions using the Psychodynamic Interventions Rating Scale (PIRS) in dynamic therapy, psychoanalysis and CBT

2012· article· en· W2093044824 sur OpenAlexaff
Elisabeth Banon, J. Christopher Perry, Trent Semeniuk, Michael Bond, Yves de Roten, Anne Grete Hersoug, Jean‐Nicolas Despland

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPsychological interventionPsychodynamicsPsychotherapistPsychodynamic psychotherapyPsychologyIntervention (counseling)Rating scaleClinical psychologyPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One requirement for psychotherapy research is an accurate assessment of therapeutic interventions across studies. This study compared frequency and depth of therapist interventions from a dynamic perspective across four studies, conducted in four countries, including three treatment arms of psychodynamic psychotherapy, and one each of psychoanalysis and CBT. All studies used the Psychodynamic Intervention Rating Scales (PIRS) to identify 10 interventions from transcribed whole sessions early and later in treatment. The PIRS adequately categorized all interventions, except in CBT (only 91-93% categorized). As hypothesized, interpretations were present in all dynamic therapies and relatively absent in CBT. Proportions of interpretations increased over time. Defense interpretations were more common than transference interpretations, which were most prevalent in psychoanalysis. Depth of interpretations also increased over time. These data can serve as norms for measuring where on the supportive-interpretive continuum a dynamic treatment lies, as well as identify potentially mutative interventions for further process and outcome study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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