Patients’ affective processes within initial experiential dynamic therapy sessions.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle