Treating depression with cognitive behavioural therapy: exploring therapist technique
Notice bibliographique
Résumé
A seriously debilitating condition, major depressive disorder (MDD) is the most common psychiatric illness (Kleine-Budde et al., 2013) said to become the foremost contributor to disease burden in high income countries like Canada by 2030 (Mathers & Loncar, 2006). Cognitive behavioural therapy (CBT) is a widely used treatment with ample support for its efficacy in treating depression. It is based on the notion that depression is maintained chiefly by dysfunctional beliefs that influence motivation, behaviour, and affect (Beck, Rush, Shaw, & Emery, 1979). As such, it is known for its abundance of goal-oriented, systematic interventions aimed at modifying everyday thoughts, behaviours, and emotions to alleviate symptoms of depression (Keshi, Basavarajappa, & Nik, 2013). Decades of outcome studies demonstrate CBT's effectiveness in treating depression (Butler, Chapman, Forman, & Beck, 2006). However, researchers remain confused about the specific elements responsible for its success (Webb, Auerbach, & DeRubeis, 2012). While there have been numerous efforts toward better understanding the mechanisms of change in CBT, much of this body of research has been criticised for its methodological or conceptual limitations (Drapeau, 2014). This dissertation presents two distinct studies that serve to address some of these limitations to better our understanding of the specific therapist behaviours that contribute to patient improvement. The first examines specific interventions that occur in CBT with depressed patients and assesses their individual relationships with symptoms of depression, and late therapy cognitive errors and overall coping functioning. Addressing the persistent common vs. specific factor debate in the psychotherapy community, it identifies both interventions specific to CBT, as well as some common to all therapies related to the alliance. The second study is an extension of the first, exploring the focus of therapist interventions on two pivotal concepts in CBT: cognitive errors and coping strategies. Inspired by methods used in psychodynamic research, it presents a method to gauge therapist accuracy in CBT based on therapist-patient interaction on these concepts. The relationships between therapist accuracy conceptualized in this way and the same three dependent variables are investigated. Practical clinical and research implications of both studies are discussed throughout the dissertation.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».