Ecological momentary assessment of emotional processing: An exploratory analysis comparing daily life and a psychotherapy analogue session
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Emotional processing has been studied in psychotherapy as a state‐dependent, sequential process of change. So far, no studies have applied this conceptualisation of emotional processing to the assessments of emotion in daily life. This is particularly important in the light of the pertinence of day‐by‐day fluctuations of emotions for understanding mental health and for monitoring the impact of prevention and psychotherapy programmes. This study examined the internal and ecological validity of a state‐dependent conceptualisation of emotional processing in daily life, in comparison with an experiential‐psychodynamic psychotherapy analogue session. Methods In total, N = 42 university students participated in an experiential‐psychodynamic session, completed symptom measures and responded to a one‐week period of ecological momentary assessment (EMA) using a smartphone. Emotional processing in the session was assessed using the valid observer‐rated measure Classification of Affective Meaning States (CAMS), and emotional responses in daily life were assessed using newly developed theory‐consistent items self‐rated via an interactive smartphone program. Results Internal validity was generally satisfactory across the subscales used in EMA. Correspondence between EMA and in‐session emotional processing was generally low, but specific relationships were found between self‐rated fear, rejecting anger, hurt/grief or loneliness and the observer‐rated productive emotions in the psychotherapy analogue session. Relationships between maladaptive emotional processing and intensity in symptoms were found. Conclusions This is the first study to have examined the validity of a state‐dependent conception of emotional processing in daily life, in direct comparison with a psychological session. We recommend using this assessment schedule to develop or complement integrative prevention or intervention programmes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».