Attachment style as a moderating influence on the efficacy of cognitive-behavioral and interpersonal psychotherapy for depression: A failure to replicate.
Notice bibliographique
Résumé
Research on aptitude-treatment interactions, or patient characteristics that are associated with better outcome in one treatment than another, can help assign patients to the treatments that will be most personally effective. Theory and one past study suggest that adult attachment style might influence whether depressed patients respond better to cognitive-behavioral therapy (CBT) or interpersonal psychotherapy (IPT). Spurred by inconsistency in past aptitude-treatment interaction research in general, as well as concerns about the reproducibility of psychological research, we sought to replicate and extend the previous study that showed that high attachment avoidance was associated with greater depression reduction in CBT than in IPT and to improve upon that study methodologically. Using longitudinal hierarchical linear modeling, the present study examined whether, among 69 adults randomly assigned to CBT or IPT, rate of change in severity of depression symptoms was predicted by treatment condition, attachment style, and their interaction. We also conducted regression analyses to determine whether posttreatment depression was predicted by the same variables. As expected, CBT and IPT were equivalent in efficacy; however, unlike in the previous trial, there were no moderation effects of attachment. Interestingly, in some analyses, anxious attachment was associated with more positive outcomes and avoidant attachment with more negative outcomes across both treatments. The findings highlight the need for researchers to attempt replications of past studies using methods that might elucidate the reasons for discrepancies in results, and they also suggest that alternative approaches to aptitude-treatment interaction research may be more fruitful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».