Training community-based psychotherapists to maintain a therapeutic alliance: A psychotherapy practice research network study.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to test the efficacy of training community-based psychotherapists who were part of a practice research network to be more attuned to their patients' experiences of the therapeutic relationship. We were particularly interested in the effect of therapist training on the congruence of alliance ratings with their patients. Forty psychotherapists who treated 117 patients were randomly assigned to receive either no training or training, whose learning objectives were to help therapists to develop and maintain a therapeutic alliance. The training included workshops and ongoing consultations to help the clinician to strengthen the therapeutic relationship with the use of mentalizing, attachment theory, countertransference management, and metacommunication. Therapeutic alliance and well-being outcomes were measured at each of six consecutive early psychotherapy sessions. We used the truth and bias model and response surface analysis within a multilevel modeling context to test hypotheses. There was a significantly faster rate of alliance growth in the training versus the no training condition when the alliance was rated by therapists, but not when rated by patients. Trained therapists experienced greater temporal congruence in alliance ratings with their patients compared to untrained therapists. Patient well-being outcomes improved in a session when trained therapists and their patients agreed in their positive alliance ratings in a previous session. This association not significant among untrained therapists. Training therapists in key interpersonally focused skills may lead them to be better attuned to their patients' experiences of the therapeutic relationship. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».