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Enregistrement W2669282094 · doi:10.1080/16506073.2017.1334087

The interaction of distress tolerance and intolerance of uncertainty in the prediction of symptom reduction across CBT for social anxiety disorder

2017· article· en· W2669282094 sur OpenAlexaff
Danielle E. Katz, Neil A. Rector, Judith M. Laposa

Notice bibliographique

RevueCognitive Behaviour Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistressClinical psychologyAnxietyPsychologySocial anxietyCognitive behavioral therapyCognitionCognitive restructuringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distress tolerance (DT) and intolerance of uncertainty (IU) have been identified as transdiagnostic processes that predict symptom severity across a range of distinct anxiety disorders. However, the joint effect of these two variables on therapeutic outcome has not yet been examined. It is possible that DT and IU may both impact on treatment response to cognitive-behavioural therapy (CBT) in clients with anxiety, as clients with weak DT and strong IU may be less likely to engage in exposure and cognitive restructuring tasks across treatment due to their associated distress. The purpose of this study was to examine the interaction of DT and IU as predictors of post-treatment symptom severity and treatment response to group CBT in participants with primary DSM-IV-TR diagnosed social anxiety disorder (SAD). Participants (N = 95) with SAD completed 12 weeks of manualized group CBT. Results of multilevel longitudinal analysis demonstrated an interaction effect, such that lower DT and higher IU predicted higher SAD symptom severity across the course of therapy. The findings are discussed in terms of clinical implications for the disorder-specific and transdiagnostic treatment of anxiety disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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