Practice of therapy acquired regulatory skills and depressive relapse/recurrence prophylaxis following cognitive therapy or mindfulness based cognitive therapy.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate whether usage of treatment-acquired regulatory skills is associated with prevention of depressive relapse/recurrence. METHOD: Remitted depressed outpatients entered a 24-month clinical follow up after either 8 weekly group sessions of cognitive therapy (CT; N = 84) or mindfulness-based cognitive therapy (MBCT; N = 82). The primary outcome was symptom return meeting the criteria for major depression on Module A of the SCID. RESULTS: Factor analysis identified three latent factors (53% of the variance): decentering (DC), distress tolerance (DT), and residual symptoms (RS), which were equivalent across CT and MBCT. Latent change score modeling of factor slopes over the follow up revealed positive slopes for DC (β = .177), and for DT (β = .259), but not for RS (β = -.017), indicating posttreatment growth in DC and DT, but no change in RS. Cox regression indicated that DC slope was a significant predictor of relapse/recurrence prophylaxis, Hazard Ratio (HR) = .232 90% Confidence Interval (CI) [.067, .806], controlling for past depressive episodes, treatment group, and medication. The practice of therapy-acquired regulatory skills had no direct effect on relapse/recurrence (β = .028) but predicted relapse/recurrence through an indirect path (β = -.125), such that greater practice of regulatory skills following treatment promoted increases in DC (β = .462), which, in turn, predicted a reduced risk of relapse/recurrence over 24 months (β = -.270). CONCLUSIONS: Preventing major depressive disorder relapse/recurrence may depend upon developing DC in addition to managing residual symptoms. Following the acquisition of therapy skills during maintenance psychotherapies, DC is strengthened by continued skill utilization beyond treatment termination. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».