The role of pre-treatment interpersonal problems for in-session emotional processing and long-term outcome in emotion-focused psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Interpersonal problems may lead to, uphold, or follow from depression. However, we know little of how depressed patients' different interpersonal problems are associated with patients' emotional processing during psychotherapy and whether distinct processes are helpful for their long-term reduction. Method: 23 adult outpatients who received emotion-focused therapies lasting 16-20 sessions filled the Inventory of Interpersonal Problems at pre- and post-treatment and 18-month follow-up. These problems were related to emotional processing in two mid-therapy sessions, rated by observers with the Classification of Affective-Meaning States. Results: All pre-treatment interpersonal problems were clearly associated with patients' negative evaluations of themselves during therapy. Self-experiences of vindictiveness were most pronouncedly linked to in-session emotional expressions of rejecting anger, and self-experiences of social inhibition to expressions of fear and shame, following a circumplex model. In the long-term reduction of interpersonal problems, especially reaching emotional states of hurt and grief seemed beneficial for patients who experienced themselves as socially inhibited, non-assertive, self-sacrificing, or overly accommodating. Conclusions: For clients suffering from particular interpersonal problems, accessing particularly beneficial emotional processes, such as hurt and grief, may form specific therapeutic process goals. Further studies should verify these findings, which link interpersonal theory with research on emotional processing in psychotherapy.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».