Narrative Therapy as an Intervention for Post-Divorce Adjustment and Grief: Examining Psychological Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of narrative therapy in improving post-divorce adjustment and reducing grief symptoms among individuals experiencing marital dissolution. Methods and Materials: A quasi-experimental design was used with a treatment group (n = 36) receiving ten structured narrative therapy sessions and a control group (n = 36) receiving no intervention. Participants were assessed at three time points: pre-test, post-test, and follow-up. Standardized measures, including the Post-Divorce Adjustment Scale (PDAS) and the Grief Experience Questionnaire (GEQ), were administered to evaluate changes over time. Data were analyzed using repeated measures ANOVA and Bonferroni post-hoc tests to determine within-group and between-group differences in post-divorce adjustment and grief levels. Findings: Results showed a significant improvement in post-divorce adjustment in the treatment group compared to the control group (F = 57.90, p = 0.0001). Grief levels significantly decreased in the treatment group over time (F = 71.92, p = 0.00001), with Bonferroni post-hoc comparisons indicating that post-divorce adjustment increased significantly from pre-test to post-test (p = 0.001) and was maintained at follow-up (p = 0.0003), while grief decreased significantly from pre-test to post-test (p = 0.0001) and continued to decline at follow-up (p = 0.00001). Conclusion: The findings suggest that narrative therapy is an effective intervention for enhancing post-divorce adjustment and reducing grief. By enabling individuals to reconstruct their divorce narratives, the therapy promotes emotional healing, resilience, and future-oriented self-perceptions. Narrative therapy should be considered a valuable therapeutic approach for individuals struggling with the emotional consequences of divorce.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle