Rolling with resistance: A client language analysis of deliberate practice in continuing education for psychotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Continuing education workshops have been criticised for focusing on knowledge rather than skill acquisition by a focus on didactic teaching methods. A recent randomised controlled trial conducted by Westra et al. (2020) demonstrated that a deliberate practice (DP) training workshop for responding to ambivalence and resistance resulted in longer‐lasting skill acquisition than the same workshop in a traditional, more didactic format. The present study examined whether this same DP workshop was also efficacious at the level of client motivational language in 4‐month post‐testing interviews used to assess trainee skill in the Westra et al. parent study. Sixty therapists from the community (30 = DP and 30 = traditional) conducted an interview with either an ambivalent simulator or an ambivalent community volunteer. Interviews were coded for interviewee motivational language using the Motivational Interviewing Skills Code (MISC 1.1; Glynn & Moyers, 2009). Counterchange talk (CCT) was further classified into either Ambivalent‐CCT (uttered to disclose conflict about change) or Resistant‐CCT (statements against change uttered to oppose the therapist). Results revealed a significant difference between training groups, with the DP group eliciting less Resistant‐CCT than the traditional training group. This study provides further support for the use of DP training for potentially creating more productive conversations by minimising Resistant‐CCT; a form of speech that has been found to be negatively associated with 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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».