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Should I stay or must I go? Predictors of dropout in an internet-based psychotherapy programme for posttraumatic stress disorder in Arabic.

Abstract：

:Background: Dropout from psychotherapy has negative impacts on clients, therapists, and health-care agencies. Research has identified a variety of variables as predictors of dropout, which can be grouped in three domains: socio-demographic, psychological, and treatment-related variables. Objective: In order to further clarify the question of predictors of dropout, an exploratory research design was applied to a large sample, testing 25 different variables from the three domains as possible predictors. Method: The sample included 386 adults who started an internet-based cognitive-behavioural treatment approach for posttraumatic stress disorder (PTSD) in Arabic. As the participants had different countries of origin and of current residence, multilevel analyses were performed. For the selection of predictor variables, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator was used. Results: Dropout rates did not vary significantly between participants from different countries of origin or from different countries of residence. Likewise, dropout did not vary significantly between clusters of individuals with the same country of origin and the same country of residence, i.e. the same migration path. Three of the 25 variables were identified as significant predictors for dropout: marital status (divorced participants' probability to drop out was higher compared to non-divorced, i.e. single, married, or widowed, clients), treatment credibility scores (higher dropout probability of participants with lower treatment credibility), and the participants' year of registration for the treatment (earlier years of registration predicted lower dropout probability). The overall ability of the three-factor-model to discriminate between dropout and completion was poor (AUC = 0.652, with low sensitivity and acceptable specificity). Conclusions: The predictors belong to the treatment-related domain (credibility, year of registration) or are specific to the target group (marital status). However, the results show that predicting treatment dropout continues to be a very challenging endeavour and indicate that it is important to look at each intervention individually. :Antecedentes: El abandono de la psicoterapia impacta negativamente en los clientes, terapeutas y agencias de cuidado de la salud. Los estudios han identificado una diversidad de variables como predictores de abandono, las cuales pueden ser agrupadas en tres dominios: socio-demográficas, psicológicas y relativas al tratamiento.Objetivo: Para aclarar más la pregunta sobre los predictores de abandono de la psicoterapia, se aplicó un diseño de estudio exploratorio a una muestra grande, evaluando 25 diferentes variables de los tres dominios, como posibles predictores.Método: La muestra incluyó 386 adultos que iniciaron un enfoque de tratamiento cognitivo-conductual basado en internet para el trastorno de estrés postraumático, en árabe. En la medida que los participantes tenían diferentes países de origen y de residencia actual, se realizaron análisis multinivel. Para la selección de las variables predictoras se utilizó el método LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, por su sigla en inglés).Resultados: Las tasas de abandono no variaron significativamente entre los participantes de diferentes países de origen o de diferentes países de residencia. Igualmente, el abandono no varió significativamente entre grupos de individuos con el mismo país de origen y el mismo país de residencia, es decir, con la misma vía de migración. Tres de las 25 variables fueron identificadas como predictores significativos de abandono: estado civil (la probabilidad de abandono de los participantes divorciados fue mayor comparado a los no divorciados, es decir clientes solteros, casados o viudos), puntajes de credibilidad del tratamiento (mayor probabilidad de abandono de participantes con menor credibilidad del tratamiento), y el año de registro en el tratamiento de los participantes (año de registro más antiguo predijo menor probabilidad de abandono). La capacidad global del modelo de tres factores para discriminar entre abandono y término fue pobre (AUC=0.652, con baja sensibilidad y especificidad aceptable).Conclusiones: Los predictores pertenecen al dominio relativo al tratamiento (credibilidad, año de registro) o son específicos al grupo objetivo (estado civil). Sin embargo, los resultados muestran que la predicción del abandono de tratamiento en psicoterapia continúa siendo una tarea muy desafiante e indican que es muy importante mirar cada intervención de forma individual. :背景: 心理治疗的脱落会对来访者, 治疗师和医疗保健机构产生负面影响。研究已经识别各种脱落预测因素, 可分为三个方面:社会人口统计学, 心理和治疗相关的变量。目的: 为了进一步阐明心理治疗脱落的预测因素, 将探索性研究设计应用于一个大样本, 测试了三个方面的25个不同变量的可能预测性。方法: 该样本包括386位成年人, 用阿拉伯语参加了一项基于网络的认知行为疗法来治疗创伤后应激障碍 (PTSD) 。针对参与者的原籍国和居住国不同, 对数据进行了多层分析。为了挑选预测变量, 使用了LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 算法。结果: 来自不同原籍国或居住国的参与者之间的脱落率差异不显著。同样, 在原籍国和居住国相同 (即移民路径相同) 的人群中, 脱落率也没有显著差异。 25个变量中的三个被确定为脱落的重要预测指标:婚姻状况 (离婚者的脱落概率要高于未离婚者 (即单身, 已婚或丧偶)), 治疗信心 (较低治疗信心的参与者有较高的脱落概率) 以及参与者进行治疗的注册年份 (注册的年份较早预测较低脱落概率) 。三因素模型区分脱落和完成的能力很差 (AUC = 0.652, 灵敏度较低, 特异性可接受) 。结论: 预测变量属于治疗相关领域 (信心, 注册年份) 或特定目标人群 (婚姻状况) 。但是, 结果表明, 预测心理治疗中的脱落仍然是一项具有挑战性的工作, 并且单独分析每种治疗方法非常重要。.

journal_name

Eur J Psychotraumatol

journal_title

European journal of psychotraumatology

authors

Vöhringer M,Knaevelsrud C,Wagner B,Slotta M,Schmidt A,Stammel N,Böttche M

doi

10.1080/20008198.2019.1706297

subject

Has Abstract

pub_date

2020-01-23 00:00:00

pages

1706297

issue

issn

2000-8066

pii

1706297

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杂志文章

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Should I stay or must I go? Predictors of dropout in an internet-based psychotherapy programme for posttraumatic stress disorder in Arabic.