Patterns of Symptom Change in Behaviors and Cognitions During 10‐Session Cognitive Behavioral Therapy (<scp>CBT</scp>‐T) for Non‐Underweight Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the timing of behavioral versus cognitive change in 10-session cognitive-behavioral therapy for non-underweight eating disorders (CBT-T). We aimed to: (a) evaluate the magnitude of behavioral and cognitive symptom reduction across treatment; and (b) investigate the relation between early behavioral change and subsequent cognitive change. We hypothesized: (a) large and significant reductions in behavioral and cognitive symptoms from pre- to mid-treatment and from pre- to post-treatment; and (b) that early behavioral change would predict subsequent cognitive change over the course of treatment. METHOD: Patients (N = 63) were offered CBT-T and completed the Eating Disorder-15 on a weekly basis. We used intent-to-treat analyses. For Aim 1, we conducted a series of fixed-effect multilevel models for each outcome variable, accounting for repeated measures (pre-, mid-, and post-treatment) within individuals. For Aim 2, we conducted a linear regression using early behavioral change as the predictor and subsequent cognitive change as the outcome. RESULTS: We observed large and significant reductions in most behavioral and all cognitive symptoms pre- to mid-treatment and pre- to post-treatment. Early changes in behavioral symptoms did not significantly predict subsequent cognitive changes. DISCUSSION: Behavioral improvements occurred rapidly and were sustained throughout treatment, whereas cognitive changes followed a more gradual trajectory. The absence of a significant predictive relationship between early behavioral change and subsequent cognitive change suggests that these domains may improve independently. Future research should investigate the mechanisms linking behavioral and cognitive changes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».