Does emotional processing predict 18-month post-therapy outcomes in the experiential treatment of major depression?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study tested whether emotion-focused therapy’s (EFT) emotion processing theory serves as a predictor of 18-month post-therapy outcomes for major depressive disorder (MDD), independent of experiential therapy received. Method: We examined sequences of emotion episodes using the THEME™ sequential analysis of emotional processing in 55 clients who provided 18-month post-therapy Beck Depression Inventory reports after receiving experiential treatment in the York I and II trials, either emotion-focused or client-centered therapy. Archival Classification of Affective Meaning States (CAMS) ratings of emotion episodes of clients’ working-phase sessions were analyzed using THEME™ sequential analyses of emotions coded during emotion episodes. Results: According to THEME™, poor outcome clients (Beck Depression Inventory at 18 months ≥ 10) expressed more emotion episode sequences containing secondary, or self-protective emotions, than good outcome clients. Good outcome clients expressed more emotion sequences with needs, hurt/grief, and assertive anger than poor outcome clients. Conclusions: EFT sequential emotional processing theory appears to offer good basic assumptions for experiential long-term therapy outcomes after receiving therapy for MDD. Generalization of the theory for other treatments is desired.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».