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Enregistrement W2618287351 · doi:10.1080/14779757.2017.1330703

Increasing parental self-efficacy with emotion-focused family therapy for eating disorders: a process model

2017· article· en· W2618287351 sur OpenAlexaff
Erin J. Strahan, Amanda Stillar, Natasha Files, Patricia Nash, Jennifer Scarborough, Laura Connors, Joanne Gusella, Katherine A. Henderson, Shari Mayman, Patricia Marchand, Emily Orr, Joanne Dolhanty, Adèle Lafrance

Notice bibliographique

RevuePerson-Centered & Experiential Psychotherapies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensHealth Sciences NorthCape Breton Regional HospitalHotel Dieu HospitalIzaak Walton Killam Health CentreWilfrid Laurier UniversityCanadian Mental Health AssociationLaurentian UniversityUniversity of AlbertaCanadian Psychological Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySelf-efficacyContext (archaeology)Eating disordersIntervention (counseling)Structural equation modelingClinical psychologyBlamePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A process model was tested whereby parental fear and self-blame were targeted in order to enhance parental self-efficacy and supportive efforts in the context of emotion-focused family therapy (EFFT) for eating disorders (ED). A 2-day EFFT group intervention was delivered to parents of adolescent and adult children with ED. Data were collected from eight treatment sites (N = 124). Data were analyzed using t-tests, regression analyses and structural equation modeling. The findings supported the proposed process model. Through the processing of parents’ maladaptive fear and self-blame, parents felt more empowered to support their child’s recovery. This increase in self-efficacy led to an increase in parents’ intentions to engage in recovery-focused behaviors. This study is the first to test a method for clinicians to increase supportive efforts by targeting and enhancing caregiver self-efficacy via the processing of emotion.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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