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Enregistrement W4410042810 · doi:10.1080/10503307.2025.2495773

Development and psychometric evaluation of a screening instrument for cognitive perceptual disruption (Copeds) in psychotherapy patients

2025· article· en· W4410042810 sur OpenAlexaff
Mikkel Eielsen, Pål Ulvenes, Linne Melsom, Bruce E. Wampold, Jan Ivar Røssberg, Filip Myhre, Øystein Sørensen, Susanna Memmen Rasch, Allan Abbass

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesModum Bad
Mots-clésPsychotherapistPsychologyPerceptionCognitionClinical psychologyPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cognitive perceptual disruption (CPD) is an emotion regulation mechanism described in intensive short-term dynamic psychotherapy (ISTDP) that distinguishes fragile patients from resistant ones. CPD functions as an involuntary avoidance-based mechanism that prevents engagement with distressing emotions, making its identification crucial for guiding treatment. Currently, CPD assessment relies solely on clinical psychodiagnostic evaluation, with no available psychometric instruments. This study introduces a cognitive perceptual disruption screening instrument (Copeds), a self-report measure designed to identify CPD and assist in treatment planning for emotion-focused therapies. METHOD: A cross-sectional study was conducted to develop Copeds, evaluate its ability to distinguish between fragile and resistant patients, and examine its preliminary psychometric properties. 112 outpatients underwent clinical psychodiagnostic evaluation and completed Copeds. Regularized regression techniques, receiver operating characteristic (ROC) analysis, and analyses of internal consistency and sensitivity/specificity were performed. RESULTS: and specificity was 76.4%. CONCLUSION: The study provides promising initial evidence for Copeds as a reliable instrument with strong classification accuracy, supporting its potential use in clinical assessment and treatment planning for emotion-focused therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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