A preliminary examination of the effects of pretreatment relationship satisfaction on treatment outcomes in cognitive-behavioral conjoint therapy for PTSD.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary goal of the present study was to investigate whether pre-treatment relationship satisfaction predicted treatment drop-out and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom outcomes within a trial of cognitive-behavioral conjoint therapy (CBCT) for PTSD (Monson & Fredman, 2012). Additionally, we examined the influence of pre-treatment relationship distress on relationship outcomes. METHOD: Thirty-seven patients and their intimate partners who participated in a course of CBCT for PTSD were assessed for PTSD symptoms with the Clinician-Administered PTSD Scale and PTSD Checklist, and for intimate relationship functioning with the Dyadic Adjustment Scale. CBCT for PTSD is a conjoint therapy designed to improve PTSD symptoms and enhance relationship functioning. Patients had to meet diagnostic criteria for PTSD to be included in the study; however, couples were not required to be in distressed relationships to receive treatment. RESULTS: = 1.02). CONCLUSIONS: Among patients receiving CBCT for PTSD, treatment drop-out and improvements in PTSD symptoms may be independent of pre-treatment relationship functioning, whereas improvements in relational functioning may be greater among those distressed prior to treatment.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».