MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095185030 · doi:10.1037/a0021169

Patient interpersonal impacts and the early therapeutic alliance in interpersonal therapy for depression.

2010· article· en· W2095185030 sur OpenAlexaff
Michael J. Constantino, Elizabeth Schwaiger, JuliAnna Z. Smith, Joan DeGeorge, Carolina McBride, Paula Ravitz, David C. Zuroff

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceInterpersonal communicationPsychologyInterpersonal psychotherapyPsychotherapistClinical psychologyMoodInterpersonal relationshipPsychiatryDepression (economics)MedicineRandomized controlled trialSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The therapeutic alliance consistently predicts positive psychotherapy outcomes. Thus, it is important to uncover factors that relate to alliance development. The goal of this study was to examine the association between patient interpersonal characteristics and alliance quality in interpersonal therapy for depression. Data derive from a subsample (n = 74) of a larger naturalistic database of outpatients treated at a mood disorders clinic of a university-affiliated psychiatric hospital. Following Session 3 of treatment, therapists completed the Impact Message Inventory (Kiesler & Schmidt, 1993) to assess patients' interpersonal impacts on them. Also following Session 3, patients completed the Working Alliance Inventory (Horvath & Greenberg, 1989) to assess alliance quality. As predicted, patients' affiliative interpersonal impacts, as perceived by their therapists, were positively associated with alliance quality, controlling for baseline depression severity. Although unrelated to the initial hypotheses, patients concurrently taking psychotropic medications reported better alliances than patients receiving psychotherapy only.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychotherapyMême sujetPsychotherapy Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207