Predictors of Skill in Resistance Management in Psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Appropriately responsive management of resistance in psychotherapy remains a foundational skill that is associated with positive client outcomes (Westra & Norouzian, 2018). Despite this, little is known about which individual differences contribute to successful management of resistance. Findings suggest that psychotherapy performance does not improve with experience (Goldberg et al., 2016), that psychotherapists lack humility due to positively biased self-assessment (Walfish et al., 2012), and that difficult moments in psychotherapy may dysregulate therapist emotions (Grecucci & Sanfey, 2014). This thesis therefore had two primary aims: 1) to identify whether psychotherapy training experience (n = 98 untrained participants and n = 76 trained participants) was associated with resistance management, and 2) to identify whether humility and difficulties regulating emotions in trained individuals (n = 76) were associated with resistance management (i.e., as operationalized using the Resistance Vignette Task – RVT; Westra et al., 2021). Results indicated that trained individuals performed significantly better on the RVT than untrained individuals, however, years of experience within the trained sample were not associated with RVT scores. Furthermore, humility and difficulties regulating emotions were each independently associated with resistance management in the trained group. These findings suggest the possibility of improving training to focus on key skills, such as resistance management, through supporting humility and emotion regulation in training. By identifying ways to improve therapist skill in resistance management (i.e., by introducing skill training and promoting humility and emotion regulation in therapists), client outcomes may subsequently improve.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».