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Enregistrement W2325377464 · doi:10.1037/ccp0000100

Responsive management of early resistance in cognitive–behavioral therapy for generalized anxiety disorder.

2016· article· en· W2325377464 sur OpenAlexafffund
Adi Aviram, Henny A. Westra, Michael J. Constantino, Martin M. Antony

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWorryPsychologyMotivational interviewingClinical psychologyAnxietyContext (archaeology)Cognitive behavioral therapyRandomized controlled trialResistance (ecology)PsychotherapistPsychiatryMedicinePsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Client resistance limits the efficacy of cognitive-behavioral therapy (CBT), rendering it an important process marker for clinicians. Yet, little is known about how CBT therapists' responsively navigate resistance. This study examined whether differences in therapists' behavior during moments of early resistance in CBT predict distal (posttreatment worry) and proximal (subsequent resistance) therapy outcomes. We hypothesized that clinicians' use of supportive, motivational interviewing (MI)-consistent strategies versus directive CBT methods during resistance episodes would relate to more favorable outcomes. METHOD: Clients (N = 30) with severe generalized anxiety disorder (GAD) were treated with CBT (without MI) in the context of a randomized controlled trial. An adapted version of the Client Resistance Code was used to identify moments of client disagreement with therapist direction, and these episodes were rated for therapist behavior using the Motivational Interviewing Treatment Integrity (MITI). Context-specific variations in therapists' MITI ratings during disagreement were compared with variations in ratings during randomly selected moments to examine whether the timing of therapist use of theoretically indicated MI skills differentially impacted outcomes. RESULTS: Clients whose therapists displayed greater MI-consistent responses during disagreement had lower levels of posttreatment worry, t = -2.84, p = .009, and subsequent resistance, t = -2.96, p = .013. Additionally, MI-consistent behavior during disagreement was substantially related to treatment outcomes, but MI-like behavior during randomly selected therapy segments was not (t = -.15, p = .886 for posttreatment worry, and t = -.09, p = .934 for subsequent resistance). CONCLUSIONS: Findings support the importance of context-responsivity to resistance markers, suggesting that systematic incorporation of MI for managing resistance holds promise for improving CBT for GAD. (PsycINFO Database Record

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,350 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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