Examining patterns of dose response for clients who do and do not complete cognitive processing therapy
Notice bibliographique
Résumé
Trauma-focused therapies, including Cognitive Processing Therapy (CPT; Resick et al., 2016), are effective at reducing clients' PTSD symptoms. A limitation to these treatments, however, is client completion of them. The current study examined temporal patterns of treatment non-completion and the relationships among non-completion, PTSD, and overall mental health functioning outcomes, among clients in a randomized controlled CPT implementation trial. Two models of symptom change were tested: 1) dose-effect model (i.e., clients uniformly improve with additional sessions at a negatively accelerating rate); and 2) the good-enough level model (i.e., clients remain in therapy until they have achieved sufficient improvement, thus clients who attend fewer sessions improve at quicker rates). Results indicated that 42% of clients did not complete treatment, with most discontinuing between sessions two and five. Data did not fit the dose-effect or good-enough level model. Rather, clients who improved at a greater rate in their PTSD symptoms and overall mental health functioning attended more sessions. The average client had the best outcomes when they completed all 12 sessions. Identifying clients who may be at risk for discontinuing treatment, and making a concerted effort toward retaining them, is imperative to reduce non-completion rates and ultimately improve client outcomes.
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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 | 0,025 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».