Therapeutic alliance, subsequent change, and moderators of the alliance–outcome association in interpersonal psychotherapy for depression.
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic alliance has historically emerged as a pantheoretical correlate of favorable psychotherapy outcomes. However, uncertainty remains about the direction of the alliance-outcome link, and whether it is affected by other contextual variables. The present study explored (a) if early alliance quality predicted subsequent symptom change while controlling for the effect of prior symptom change in interpersonal psychotherapy (IPT) for depression, and (b) whether baseline patient characteristics moderated the alliance-outcome relation (to help specify conditions under which alliance predicts change). Data derived from an open trial of 16 sessions of individual IPT delivered naturalistically to adult outpatients (N = 119) meeting criteria for major depression. Patients rated their sociodemographic, clinical, and interpersonal characteristics at baseline, their alliance with their therapist at Session 3, and their depressive symptoms at baseline, after every session, and at posttreatment. Data were analyzed using hierarchical linear modeling. Results indicated that alliance quality did not predict subsequent depression change, controlling for prior depression change. However, a significant education by alliance interaction emerged in predicting quadratic depression change (γ = .0007, p = .03); patients with higher levels of education who reported good early alliances with their therapists had the most positively accelerated change trajectory (i.e., faster depression reduction), whereas patients with higher levels of education who reported poorer early alliances had the most negatively accelerated change trajectory (i.e., slower depression reduction). The findings may help clarify a specific condition under which alliance quality influences subsequent improvement in an evidence-based treatment for depression. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».