Interpersonal impacts mediate the association between personality and treatment response in major depression.
Notice bibliographique
Résumé
Personality, as characterized by the Five-Factor Model, predicts response to psychotherapy for depression. To explain how personality impacts treatment response, the present study investigated patient and therapist interpersonal processes in treatment sessions as an explanatory pathway. A clinical trial was conducted in which 103 outpatients (mean age: 41.17 years, 65% female) with primary major depressive disorder completed 16-20 weeks of cognitive-behavioral or interpersonal therapy. Before treatment, patients completed the Revised NEO Personality Inventory to assess personality domains (neuroticism, extraversion, openness-to-experience, agreeableness, and conscientiousness). After 3 and 13 weeks, patient interpersonal behavior was rated by the therapist and vice versa to determine levels of patient and therapist communal and agentic behaviors. Depression levels were measured before and after treatment. Structural equation modeling supported that patients' interpersonal behavior during therapy mediated the associations between pretreatment personality and depression treatment outcome. Specifically, extraversion, conscientiousness, and neuroticism (inverse) predicted higher levels of patient communion throughout treatment, which was in turn associated with improved treatment outcomes. Furthermore, patient agreeableness was inversely associated with agency throughout treatment, which was linked to poorer treatment response. Therapist interpersonal behavior was not a significant mediator. Results suggest that patient interpersonal behavior during treatment may be one way that patient personality impacts clinical outcomes in depression. Results underscore the clinical utility of Five-Factor Model domains in treatment process and outcome. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».