Treatment Planning to Support Adult Clients Experiencing Anticipatory Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Anticipation anxiety (AA) is categorised as fear and uncertainty about an upcoming dreaded event. The author of this literature review evaluated key quantitative research findings from the last 10 years focused on adult populations that inform treatment interventions available for AA. Clients commonly seek treatment to decrease AA symptoms, reduce their fears and avoidance, cope with uncertainty, and gain the ability to engage in feared situations. Statistics Canada (2021) found that 15% of adult Canadians battle generalised anxiety disorder. Anxiety frequently presents in counselling, and maladaptive AA creates challenges for an even larger demographic because the vast contexts and factors impact its prevalence. The studies that the author accessed for this literature review reveal the AA predictors and critical factors that impact experience and maintain symptoms. Targeting these factors and treating them with evidence-based interventions will help clients to develop skills to reduce their distress. Cognitive behavioural therapy (CBT) has demonstrated the largest effect in reducing AA symptoms over other tested approaches; however, choosing appropriate treatment is not straightforward. The implication for clinical practice might be a more holistic appraisal considering the therapeutic alliance and treatment fit with clients' worldviews and therapeutic styles. The concept map (Figure 1) illustrates a path to evaluate and plan treatment that integrates these findings. Gaps in the understanding of clients’ lived experiences require an increase in qualitative research designs. Researchers who conduct future quantitative studies must expand the focus of research on AA by testing a larger sample size and treatment efficacy from theoretical orientations other than cognitive behavioural.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».