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Várias abordagens diferentes foram aplicadas para identificar mudanças positivas precoces em resposta à psicoterapia, a fim de prever o resultado e a duração do tratamento, bem como utilizar essas informações para monitoramento de resultados e planejamento de tratamento. Neste estudo, métodos simples baseados em critérios de mudança clinicamente significativa e modelagem de mistura de crescimento (GMM) computacionalmente exigentes são comparados em relação à sua sobreposição e exclusividade, bem como suas características em termos de comprometimento inicial, resultado da terapia e duração do tratamento. A abordagem GMM identificou um subgrupo altamente específico de pacientes melhorando precocemente. Esses pacientes eram caracterizados por maiores comprometimentos médios iniciais e maiores diferenças de pontuação do pré ao pós-tratamento. Embora sendo mais específica para a previsão do sucesso do tratamento, a GMM foi muito menos sensível do que critérios de mudança clinicamente significativos e confiáveis. Não houve diferenças entre os grupos em relação à duração do tratamento. Como cada uma das abordagens tinha vantagens específicas, os resultados sugerem uma combinação de ambos os métodos para uso prático no monitoramento de resultados de rotina e planejamento de tratamento.
Rubel et al. (Mon,) estudaram essa questão.