Predictors of Depressive Relapse During a Two Year Prospective Follow-up after Cognitive and Behavioral Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Patient characteristics may partly explain individual differences in long-term maintenance of treatment gains in response to cognitive and behavioral therapies (CBT). This study evaluated the relative contribution of negative cognitive style, behavioral activation, and personality patterns, measured at the end of treatment among treatment responders, towards the risk of relapse of major depressive disorder over a 2-year prospective follow-up. The sample included depressed adults who were randomized and received an adequate dose of one of three forms of CBT, who then fully responded and completed a 2-year prospective follow-up (N = 93) (Jacobson et al., 1996; Gortner, Gollan, Dobson and Jacobson, 1998). Cox regression analyses revealed that for treatment responders, self-devaluative depressogenic cognitive style did not predict relapse during the 2-year follow-up. Separate cox regression analyses indicated that without considering the contribution of personality patterns, it was important to distinguish the level of behavioral activation (e.g. frequency of pleasant events) from its associated pleasure in predicting relapse. With the introduction of personality patterns; however, an integrated model revealed that only dependent personality pattern was associated with hazard of relapse during the 2-year prospective follow-up. Dependent personality pattern may increase relapse through behavioral passivity.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».