Acceptance and Commitment Therapy for Psychosis and Trauma: Investigating Links between Trauma Severity, Attachment and Outcome
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
BACKGROUND: Although Acceptance and Commitment Therapy (ACT) may be effective for individuals with psychosis and a history of childhood trauma, little is known about predictors of treatment response among such patients. AIMS: The current study examined: (1) whether severity of trauma predicted treatment response, and (2) profiles of patients with regard to their responses to treatment. METHOD: Fifty participants with psychosis and childhood trauma history were recruited and randomized to take part in either eight sessions of group-based ACT, or to be on a waiting list for the ACT group (i.e. treatment as usual group). The entire sample was used for the first part of the analyses (aim 1), whereas subsequent subsample analyses used only the treatment group (n = 30 for aim 2). RESULTS: It was found that trauma severity did not moderate the effectiveness of ACT on symptom severity, participants' ability to regulate their emotional reactions, or treatment compliance with regard to help-seeking. In addition, among those receiving ACT, the results revealed three distinct and clinically relevant change profiles. Avoidant attachment style and number of sessions attended were predictive of belonging to the different clusters or profiles. Patients in the profile representing the least amount of clinical change attended an average of two sessions less than those in the other change profiles. CONCLUSION: ACT offered in a group format appears to be a promising treatment for those with psychosis and history of trauma regardless of trauma severity. Given the brevity of the intervention, patients should be encouraged to attend each session to obtain maximum benefit.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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