The influence and interaction of client and therapist interpersonal variables in cognitive therapy for major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a severe illness associated with impairment in key areas of functioning (American Psychiatric Association, 2013) and burdensome societal costs (Lim, Jacobs, Ohinmaa, Schopflocher, & Dewa, 2008). It is a substantial contributor to the global burden of disease (World Health Organization, 2008), and recent estimates indicate that nearly 20% of individuals living in Canada and the United States will experience at least one depressive episode in their lifetime (Kessler & Bromet, 2013; Patten, 2009). In addition, the majority of individuals who become depressed will experience a subsequent episode of depression (American Psychiatric Association, 2000; Solomon et al., 2000). Cognitive therapy (CT) has received substantial empirical support for the treatment of depression (Butler, Chapman, Forman, & Beck, 2006). However, CT does not benefit all patients equally, and treatment outcome appears to be related, at least in part, to interpersonal variables (Beutler, Castonguay, & Follette, 2006; Hardy et al., 2001; Keijsers, Schaap, & Hoogduin, 2000). For example, depressed patients’ interpersonal style can influence the development of the therapeutic alliance, a major predictor of treatment outcome, as well as the overall effectiveness of cognitive treatment (Hardy et al., 2001; McEvoy, Burgess, & Nathan, 2013; Renner et al., 2012). Likewise, therapists’ interpersonal style along with their use of treatment techniques appears to shape the process and outcome of CT for depression (Beutler et al., 2006; Keijsers et al., 2000). Researchers are increasingly attentive to the relationship between interpersonal variables and treatment outcome in CT for depression (Grosse Holtforth et al., 2013; Saatsi, Hardy, & Cahill, 2007). This dissertation also examines the relationship between client and therapist interpersonal variables and treatment outcome in CT for MDD. Three distinct studies 1) describe client and therapist interpersonal behaviour in this modality and investigate their effect on outcome; 2) identify changes in clients’ self-talk occurring over the course of treatment and determine their influence on outcome; and 3) examine the dyadic interaction of clients and therapists using sequential analyses. The clinical and research implications of these studies are discussed throughout the dissertation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».