The predictive capacity of self-reported motivation vs. early observed motivational language in cognitive behavioural therapy for generalized anxiety disorder
Notice bibliographique
Résumé
Client motivation to change is often considered a key factor in psychotherapy. To date, research on this client construct has largely relied on self-report, which is prone to response bias and ceiling effects. Moreover, self-reported motivation has been inconsistently related to treatment outcome. Early observed client in-session language may be a more valid measure of initial motivation and thus a promising predictor of outcome. The predictive ability of motivational factors has been examined in addiction treatment but has been limited in other populations. Addressing this lack, the present study investigated 85 clients undergoing cognitive behavioural therapy (CBT) alone and CBT infused with motivational interviewing (MI-CBT) for severe generalized anxiety disorder. There were two aims: (1) to compare the predictive capacity of motivational language vs. two self-report measures of motivation on worry reduction and (2) to examine the influence of treatment condition on motivational language. Findings indicated that motivational language explained up to 35% of outcome variance, event 1-year post-treatment. Self-reported motivation did not predict treatment outcome. Moreover, MI-CBT was associated with a significant decrease in the most detrimental type of motivational language compared to CBT alone. These findings support the importance of attending to in-session motivational language in CBT and learning to respond to these markers using motivational interviewing.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».