Prédiction des résultats en psychothérapie par modélisation dynamique à temps continu des états affectifs et de la régulation émotionnelle

Resume de l'article

Cette étude utilise des évaluations longitudinales intensives (EMA) et la modélisation dynamique à temps continu (CTDM) pour prédire les résultats thérapeutiques à partir des dynamiques affectives précoces chez 91 patients. Pendant deux semaines, les participants répondaient quatre fois par jour à des mesures d'affect positif, d'affect négatif et de régulation émotionnelle. La modélisation CTDM bayésienne a permis d'identifier les effets temporels au sein et entre ces variables. Le modèle LASSO final explique 40 % de la variance des résultats à la séance 15. Deux prédicteurs significatifs ont été identifiés : la détresse initiale et l'effet croisé de l'affect positif sur la régulation émotionnelle. L'effet croisé explique 4 % de variance additionnelle au-delà de la détresse initiale. Ces résultats suggèrent que la dynamique temporelle des données EMA apporte une information prédictive supplémentaire.