A longitudinal approach to evaluating therapist and client contributions to alliance on outcomes in borderline personality disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Methods for studying therapeutic alliance have primarily examined the impact of the early alliance on outcomes. This does not allow for an understanding of the contributions of client, therapist, and dyadic factors to the alliance. Also, the alliance may change over time, highlighting the need for longitudinal methods. Efforts have been made to develop approaches that decompose the contributing factors and their impact on outcomes, but these findings may not apply to clients with borderline personality disorder (BPD). Our study extends previous research by replicating Baldwin et al.'s (2007) approach to disentangling therapist versus client-therapist dyad effects while using a time-varying framework. Participants (n = 156) were individuals diagnosed with BPD randomized to 1 year of dialectical behavior therapy or general psychiatric management. Outcomes were general psychiatric severity and interpersonal functioning measured at baseline and every 4 months. Client-rated alliance was measured at these time points. Early alliance predicted interpersonal functioning (p = .0132) with a significant contribution from clients (p = .0248) but not therapists (p = .2854). In the time-varying analysis, client contribution to the alliance was significant (p = .0022). For general psychiatric severity, client contributions to the alliance were significant (p < .0001) but not therapist contributions (p = .6779). Client contribution to the alliance was significant (p = .0168) in the time-varying model. Results suggest that in a BPD sample, time-varying alliance is a better predictor of rate of change in outcomes compared with the alliance measured at a single time point. In contrast to other studies, client, not therapist, contributions to alliance were significant in predicting outcomes. (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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».