La medición precisa del cambio relacionado con el tratamiento es una parte clave de la investigación de la psicoterapia y la investigación de la eficacia del tratamiento. Por esta razón, la capacidad de medir el cambio con métodos precisos y válidos es fundamental para la psicoterapia.
Los objetivos de este estudio fueron (1) explorar las caracterí...
La medición precisa del cambio relacionado con el tratamiento es una parte clave de la investigación de la psicoterapia y la investigación de la eficacia del tratamiento. Por esta razón, la capacidad de medir el cambio con métodos precisos y válidos es fundamental para la psicoterapia.
Los objetivos de este estudio fueron (1) explorar las características subyacentes del cambio de síntomas depresivos, medidos con el Cuestionario de Salud del Paciente de nueve ítems (PHQ-9), después de la psicoterapia, y (2) comparar la idoneidad de diferentes formas de medir e interpretar el cambio de los síntomas Se utilizó una muestra de tratamiento de participantes de psicoterapia basados en la web (n = 1098) y una muestra de la lista de espera (n = 96) para (1) explorar las características estadísticas del cambio de síntomas depresivos y (2) comparar la idoneidad de dos tipos comunes de funciones de cambio: cambio lineal y proporcional.
Estos objetivos fueron explorados utilizando hipótesis que probaron (1) la relación entre los síntomas basales y la tasa de cambio, (2) la forma de distribución de los puntajes de los síntomas después del tratamiento y (3) el error de medición asociado con los modelos de medición lineal y proporcional.
Los resultados demostraron que (1) los individuos con síntomas depresivos iniciales graves tenían una mayor reducción en los puntajes de síntomas que los individuos con síntomas iniciales leves (11,4 frente a 3,7); sin embargo, como medida porcentual, el cambio se mantuvo similar en las personas con síntomas iniciales leves, moderados o graves (50% -55%); (2) se observó una asimetría positiva en las distribuciones de puntuación de PHQ-9 después del tratamiento; y (3) los modelos que midieron el cambio de los síntomas como una función proporcional dieron como resultado un mayor ajuste del modelo y un error de medición reducido (<30%).
Este estudio sugiere que las escalas de síntomas, que comparten una característica implícita de delimitación de puntaje, están asociadas con una función proporcional de cambio. Seleccionar las estadísticas que pasan por alto este cambio proporcional (p. Ej., Cohen d) es problemático y conduce a (1) estimaciones de cambio artificialmente aumentadas con síntomas basales más elevados, (2) aumento del error de medición y (3) estimaciones confusas de la eficacia del tratamiento y cambio clínico . Se discuten las implicaciones, limitaciones e idiosincrasias de estos resultados.
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