Patients’ affective processes within initial experiential dynamic therapy sessions.
Notice bibliographique
Résumé
Research has indicated that patients' in-session experience of previously avoided affects may be important for effective psychotherapy. The aim of this study was to investigate patients' in-session levels of affect experiencing in relation to their corresponding levels of insight, motivation, and inhibitory affects in initial Experiential Dynamic Therapy (EDT) sessions. Four hundred sixty-six 10-min video segments from 31 initial sessions were rated using the Achievement of Therapeutic Objectives Scale. A series of multilevel growth models, controlling for between-therapist variability, were estimated to predict patients' adaptive affect experiencing (Activating Affects) across session segments. In line with our expectations, higher within-person levels of Insight and Motivation related to higher levels of Activating Affects per segment. Contrary to expectations, however, lower levels of Inhibition were not associated with higher levels of Activating Affects. Further, using a time-lagged model, we did not find that the levels of Insight, Motivation, or Inhibition during one session segment predicted Activating Affects in the next, possibly indicating that 10-min segments may be suboptimal for testing temporal relationships in affective processes. Our results suggest that, to intensify patients' immediate affect experiencing in initial EDT sessions, therapists should focus on increasing insight into defensive patterns and, in particular, motivation to give them up. Future research should examine the impact of specific inhibitory affects more closely, as well as between-therapist variability in patients' in-session adaptive affect experiencing. (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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».