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Enregistrement W2936301778 · doi:10.4081/ripppo.2019.352

Ruptures and repairs of group therapy alliance. An untold story in psychotherapy research

2019· article· en· W2936301778 sur OpenAlexaff
Gianluca Lo Coco, Giorgio A. Tasca, Paul L. Hewitt, Samuel F. Mikail, Dennis M. Kivlighan

Notice bibliographique

RevueResearch in Psychotherapy Psychopathology Process and Outcome · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceContext (archaeology)PsychotherapistGroup psychotherapyIntervention (counseling)Empirical researchMedicinePsychologyPsychiatryPolitical scienceEpistemologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although previous studies investigated the characteristics of therapeutic alliance in group treatments, there is still a dearth of research on group alliance ruptures and repairs. The model by Safran and Muran was originally developed to address therapeutic alliance in individual therapies, and the usefulness of this approach to group intervention needs to be demonstrated. Alliance ruptures are possible at member to therapist, member to member, member to group levels. Moreover, repairs of ruptures in group are quite complex, i.e., because other group members have to process the rupture even if not directly involved. The aim of the current study is to review the empirical research on group alliance, and to examine whether the rupture repair model can be a suitable framework for clinical understanding and research of the complexity of therapeutic alliance in group treatments. We provide clinical vignettes and commentary to illustrate theoretical and research aspects of therapeutic alliance rupture and repair in groups. Our colleague Jeremy Safran made a substantial contribution to research on therapeutic alliance, and the current paper illustrates the enduring legacy of this work and its potential application to the group therapy context.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,372 · 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'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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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