Trans-diagnostic determinants of psychotherapeutic treatment response: The pressing need and new opportunities for a more systematic way of selecting psychotherapeutic treatment in the age of virtual service delivery
Notice bibliographique
Résumé
Numerous forms of psychotherapy have demonstrated effectiveness for individuals with specific mental disorders. It is, therefore, the task of the clinician to choose the most appropriate therapeutic approach for any given client to maximize effectiveness. This can prove to be a difficult task due to at least three considerations: (1) there is no treatment approach, method or model that works well on all patients, even within a particular diagnostic class; (2) several treatments are equally efficacious (i.e., more likely to be effective than no treatment at all) when considered only in terms of the patient's diagnosis; and (3) effectiveness in the real-world therapeutic setting is determined by a host of non-diagnostic factors. Typically, consideration of these latter, trans-diagnostic factors is unmethodical or altogether excluded from treatment planning - often resulting in suboptimal patient care, inappropriate clinic resource utilization, patient dissatisfaction with care, patient demoralization/hopelessness, and treatment failure. In this perspective article, we argue that a more systematic research on and clinical consideration of trans-diagnostic factors determining psychotherapeutic treatment outcome (i.e., treatment moderators) would be beneficial and - with the seismic shift toward online service delivery - is more feasible than it used to be. Such a transition toward more client-centered care - systematically considering variables such as sociodemographic characteristics, patient motivation for change, self-efficacy, illness acuity, character pathology, trauma history when making treatment choices - would result in not only decreased symptom burden and improved quality of life but also better resource utilization in mental health care and improved staff morale reducing staff burnout and turnover.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».