Emotion-focused Therapy for youth: clinical outcomes of a single-site, randomized waitlist-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Although there is considerable evidence to support Emotion Focused Therapy (EFT) in the adult population, it has not been empirically studied in youth. EFT does not rely on an individual’s adherence to manualized strategies or between-session homework tasks, focusing instead on within-session processes. These processes activate and transform core emotions that are often linked to experiences with primary caregivers, family members, and other significant relationships. This novel study reports on an adaptation of EFT for youth. Building upon the evidence base for EFT with adults, we examined the impact of an 8-session EFT-Y intervention on clinical disorders in youth (n = 43). Using a single-site randomized waitlist-controlled design, outcomes from a treatment group (n = 22) were compared to a waitlist control group (n = 21), similar in age and presenting problems. In comparison to youth in the waitlist control group, the treatment group reported a significant decrease in their emotion dysregulation and depression scores at the end of treatment. Youth in the treatment group also demonstrated a decrease in their emotion difficulties, conduct problems, and overall difficulties, with baseline scores controlled for. These findings provide preliminary evidence that EFT-Y is an efficacious therapeutic approach for common child and adolescent psychopathology.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».