The impact of integrating emotion focused components into psychological therapy: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper presents a randomized controlled trial on assimilative integration, which is aimed at integrating elements from other orientations within one approach to enrich its conceptual and practical repertoire. Elements from Emotion-Focused Therapy (EFT) were integrated into a form of cognitive behavior therapy: Psychological Therapy (PT). In one treatment condition, EFT was added to PT (+EFT) with the intent to enhance therapists' working with emotions. In the other condition, concepts and interventions based on the socialpsychological self-regulation approach were added to PT (+SR). Our assumption was that the +EFT would lead to greater and deeper change, particularly in the follow-up assessments. METHOD: Patients (n = 104) with anxiety, depression, or adjustment disorders were randomized to the two conditions and treated by 38 therapists who self-selected between the conditions. Primary outcome was symptom severity at 12-month follow-up; secondary outcomes included several measures such as interpersonal problems and quality of life. Variables were assessed at baseline, after 8 and 16 sessions, at posttreatment, and at 6- and 12-month follow-up. RESULTS: Contrary to our hypothesis, no significant between-group effects were found. CONCLUSION: The findings first suggest the difficulty of topping an already very effective approach to psychotherapy. Alternative interpretations were that the EFT training, while corresponding to regular practice in AI, was not sufficient to make a difference in outcome, or that while profiting from the enhancement of abilities for working with emotions, this was outbalanced by negative effects of difficulties related to the implementation of the new elements.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».