The anger-depression mechanism in dynamic therapy: Experiencing previously avoided anger positively predicts reduction in depression via working alliance and insight.
Notice bibliographique
Résumé
A central tenet of psychodynamic theory of depression is the role of avoided anger. However empirical research has not yet addressed the question of for which patients and via what pathways experiencing anger in sessions can help. The therapeutic alliance and acquisition of patient insight are important change processes in dynamic therapy and may mediate the anger-depression association. This study was embedded into a randomized trial testing the efficacy of Intensive Short-Term Dynamic Psychotherapy (ISTDP) for treatment resistant depression. In-session patient affect experiencing (AE) was coded for every available session (475/481) by blinded observers in 27 patients randomized to ISTDP. Dynamic Structural Equation Modeling was used to examine within-person associations between variation in depression scores session-by-session and both patient ratings (alliance) and observer ratings (AE and insight) of the treatment process. Alliance and insight were independent mediators of the effect of anger on next-session depression. However, the relative importance of these two indirect effects of anger on depression was conditional on pretreatment patient personality pathology (PP). In patients with higher PP, in-session anger was negatively related to depressive symptoms next session, with this effect operating through higher alliance. In patients with low PP, in-session anger was negatively related to depressive symptoms next session, with this effect operating through enhanced patient insight. These findings highlight an anger-depression mechanism of change in dynamic therapy. Depending upon patient personality, either an "insight pathway" or a "relational pathway" may promote the effectiveness of facilitating arousal and expression of patients' in-session feelings. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».