Dyadic, longitudinal associations among outcome expectation and alliance, and their indirect effects on patient outcome.
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates that patient outcome expectation (OE) correlates with improvement, and that this association may be mediated by better patient-therapist alliances. However, despite OE and alliance being dyadic and dynamic constructs, most research on these direct and indirect associations has assessed these variables from only one dyad member's perspective and at single time points. Addressing these gaps, we used a longitudinal actor-partner interdependence model to first examine OE-alliance associations. Namely, we assessed "actor" effects (relation between each member's OE at 1 session and his or her own next session alliance) and "partner" effects (relation between each member's partner's OE at 1 session and his or her own next session alliance). Second, we tested whether significant actor or partner effects of OE on alliance translated into better patient outcomes (indirect effects). Analyses were conducted at within- and between-dyad levels. Data derived from a generalized anxiety disorder trial in which 85 patients received 15 sessions of either cognitive-behavioral therapy (CBT) or CBT integrated with motivational interviewing. After every session, patients and therapists rated OE and alliance, and patients rated their worry. At the within-dyad level, there were OE-alliance actor effects for both patients and therapists. There was also a within-dyad partner effect; when patients had greater OE at one session their therapists reported better next-session alliances. Finally, all within-dyad effects in turn related to lower subsequent worry. Results reveal ways in which session-by-session fluctuations in both patient and therapist OE translate into better outcomes through their influence on alliance quality. (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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».