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Entscheidungsbaum Rating Problemaktivierung Patientenverhalten

Leitfragen:

Wie wird die aktivierte Emotion verstärkt oder nicht?

Zielt die Frage / Intervention des Therapeuten auf eine neue Stufe ab?

Gibt es Unterschiede in der Realisierung der beiden Wirkfaktoren Problemaktivierung und Ressourcenaktivierung zwischen den Therapien mit schlechtem, mittlerem oder gutem Therapieoutcome?

Operationalisierung: Vergleich der Mittelwerte der Ratings zwischen den drei Therapieoutcomegruppen (berechnet wurden ttests)

Resultate:

Problemaktivierung:

• Patientenverhalten: keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen
• Therapeutenverhalten:
  • Interventionen, die die emotionale Beteiligung der Patienten reduzieren (signifikanter Unterschied zwischen low und moderate group)
  • Levelling = Konstant halten der emotionalen Beteiligung (keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen)
  • Interventionen, die die emotionale Beteiligung der Patienten intensivieren (keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen)

Ressourcenaktivierung: Signifikant geringere Ressourcenaktivierung in Therapien mit geringem Outcome als in den beiden anderen Gruppen

Gibt es unterschiedliche Muster bezüglich Problemaktivierung und Ressourcenaktivierung in erfolgreichen und wenig erfolgreichen Sitzungen

Operationalisierung: Rein deskriptiv. Darstellung der gemittelten Prozesswerte im zeitlichen Verlauf einer Sitzung

Resultate: Ressourcenaktivierung während wenig erfolgreichen und erfolgreichen Sitzungen:

• Erfolgreiche Sitzung: Gleichzeitig werden Ressourcen und Probleme aktiviert => Erfolgreiches Muster: beide werden aktiviert (dies zeigen auch andere Studien)
• Wenig erfolgreiche Sitzung: Problemaktivierung aktiviert + Keine Aktivierung der Ressourcen

Gibt es Unterschiede in Patienten-Therapeuteninteraktionen auf Minutenebene bezüglich Problem- und Ressourcenaktivierung zwischen erfolgreichen und wenig erfolgreichen Sitzungen

Operationalisierung: Berechnung von Crosskorrelationen zwischen Patienten- und Therapeutenverhalten (beinhaltet « zeitliche verschobene » Korrelationen:

• Positiv: Auf Ressourcenaktivierung vom Therapeuten folgt eine positive Antwort vom Patienten + Auf Ressourcenaktivierung Patienten folgt Ressourcenaktivierung vom Therapeuten (Verstärkung)
• Negativ: Auf Ressourcenaktivierung vom Therapeuten folgt KEINE positive Antwort vom Patienten + Auf Ressourcenaktivierung Patienten folgt KEINE Ressourcenaktivierung vom Therapeuten (KEINE Verstärkung)

• Therapeutenebene: Ressourcenaktivierung erklärt mehr Outcome-Varianz als Problemaktivierung (vor dem Hintergrund, dass viele Therapieschulen v.a. auf Probleme der Klienten fokussieren = wichtiges Ergebnis)
• Sitzungsebene: Balance von Problemaktivierung und Ressourcenaktivierung wichtig (in schlechten Sitzungen v.a. Problemaktivierung ohne Ressourcenaktivierung)
• Minutenebene: Dem Prozess der Ressourcenaktivierung sollte ausreichend Raum gegeben werden (mehrere Minuten; Therapeuten sollten Ressourcenaktivierung beim Patienten laufend und über mehrere Minuten verstärken)
• Balance zwischen sicherheitsgebenden und herausfordernden Interventionen wichtig!

• hypothesenprüfende Verfahren: RCTs
• Explorative Verfahren: Faktorenanalyse

• submissive Methoden: Qualitative Inhaltsanalyse, Grounded Theory
• Explikative Methoden: Rekonstruktion narrativer Identitäten, Ethngraphie
• Hermeneutische Methoden: objektive Hermeneutik

• erklären
• repräsentieren der Wirklichkeit
• prüfen einer Theorie auf Gründlichkeit
• Deduktive Schlüsse

• verstehen
• Wirklichkeit rekonstruieren
• aufbauen einer Theorie
• abduktive Schlüsse

Deduktion: Wenn das wahr ist, dann kommt dies mit einer überzufälligen Häufigkeit in meiner Stichprobe vor. Man hat eine Theorie die überprüft wird

Induktion: Man hat Daten und analysiert diese und aufgrund davon versucht man Muster  zu Finden und dadurch eine Theorie zu erarbeiten. Daten könnten auch Einzelfällen sein…
Qualitativ ist eher im Bereich der Induktion anzusiedeln, da weniger Theorien verifiziert werden

= Die spekulative Suche nach einer möglichst plausiblen und zugleich sparsamen Erklärung für das Zustandekommen der Daten

Man hat mehrere Theorien. Man hat somit riesen viel Daten und versucht dies alles zu einer Theorie zu vereinfachen. Man hat ein Plural an Theorien.

Aber: man kann die jeweiligen einzelnen Theorien weiterhin verwenden und diese erklären immer noch die Daten.

In der Qualitativen Inhaltsanalyse werden oftmals abduktiv gearbeitet

Vorgehensweise: Man gibt die einzelnen Sätze inhaltlich sinngemäss wieder. Das gesamte Interview wird Satz für Satz auseinander genommen. Dadurch kommt man zu erst zu einer GEneralisierung (z.B. Praxisschock = Vp hatte keinen psychischen Stress wegen Berufseinstieg) woraus dann eine. Mehrere Generalisierungen bilden dann eine Reduktion = Kategorie mit mehreren Generalisierungselementen drin.

«die Entdeckung von Theorie aus – in der Sozialforschung systematisch gewonnenen und analysierten – Daten»

Methode ist subsumtiv (aber weniger als vorher in der Qualitativen Inhaltsanalyse)

Datenerhebung, Kodierung und Kategorisierung funtkioneren in etwa gleich

Unterschied zur qualitativen Inhaltsanalyse: Fallauswahl. Man beginnt mit einer kleinen Stichprobe, wertet diese aus usw.

Man steuert die Fallauswahl. Man zieht nicht einfach eine Stichprobe sondern man sucht bestimmte Fälle = die Fälle, die beim Aufbau der Theorie am meisten neue Information geben kann (was man noch nicht weiss), diese Fälle zieht man mit ein. Man darf dann halt auch nicht mehr Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit machen. Dies geschieht dann mit überprüfenden Verfahren.

Stichprobenziehung (oft Randomized Sampling)

Fallauswahl (oft Purposive Sampling)

subsumptiv = Wir bündeln Daten. (Aggregation)
explikativ = Wir packen sie aus. (Expansion)

Beide sind auf der Suche nach Gesetzmäßigem/Invariantem

Narrative Identität = Identität die man herstellt, wenn man von sich selbst erzählt.

Es muss alles genau transkribiert werden. Nach bestimmten Regeln usw.

Wenn Alternativhypothesen aufkommen (in der Gruppe), dann werden diese auch überprüft.

Es ist eine sehr feingliedrige Auswertungsstrategie.

Man geht von einer Äusserung zur nächsten.

• Erzählen
• Beschreiben
• Argumentieren

Es geht um verschiedene Milieus und Lebenswelten (nicht um versch. Etnien) z.B. wie leben junge Menschen. Davon erarbeitet man dann wie z.B. Junge Leute heute leben. Was macht diese Szene / Lebenswelt aus.

• Pro-Mia / Pro-Ana: Esstörungen
• Hip-Hop: Jugenddevianz?
• Techno: Substanzabhängigkeit?
• Emos: Depression, Borderline?
• Nerds: soziale Phobie?
• NSU: Gewaltbereitschaft, Fremdenhass

Explikativ: Keine Annahmen treffen, die ausserhalb der Daten liegen

Hermeneutisch: Annahmen und Gedankenexperimente ausserhalb der Daten sind möglich / erlaubt / gewünscht…
Wenn mein Gedankenexperiment wahr wäre, dann wären die Ergebnisse keine Überraschung. Man betrachtet somit die Daten durch die Brille des Gedankenexperiments (abduktiv)

Wichtig: Ist eigentlich nicht objektiv. Aber der Begründer der Schule hat es so genannt - und dies hat sich so durchgesetzt…

Ablauf:

1. Sprechakt
2. Geschichten erfinden, die ihn hervorbringen könnten.
3. Geschichten  gruppieren in Lesarten
4. Lesarten mit echtem Kontext vergleichen

Am Anfang der Psychotherapieforschung standen Breuers/Freuds faszinierenden Fallstudien (z.B. Anna O.; Dora)

Aber auch Verhaltensforscher wie Skinner haben intensiv mit Einzelfallforschungsdesigns gearbeitet («causal relations are not demonstrated by statistics but by careful methodological design »;Skinner, 1988)

Bekanntes und umstrittenes frühes Einzelfallexperiment zu klassischer Konditionierung: Der kleine Albert (Watson & Rayner, 1920)

In den letzten Jahrzehnten hat der Einsatz von Einzelfallstudien deutlich abgenommen. Einer der Gründe dafür: Computerprogramme und die Entwicklung gruppenstatistischer Methoden erlauben die Analyse grosser Datenmengen (aber: siehe Kritik von Skinner oben)

Mögliche Vorteile von Einzelfallexperimenten gingen in Vergessenheit

• Untersucht wird EIN Fall (Patient, Familie, Gruppe)
• Gesammelte Informationen oft sehr detailliert, aber auch anekdotisch und wenig systematisch
• Oft Fokus auf das Einzigartige/Besondere an einem Fall
• Daten werden retrospektiv erhoben / niedergeschrieben (keine experimentellen Manipulationen)
• Teils werden in einer Studie mehrere Einzelfälle beschrieben. Interessanter Ansatz: Beschreibung/ Vergleich von Einzelfällen mit positivem und negativem Therapieergebnis

• Oft wird argumentiert, dass Fallstudien die Kluft zwischen Forschung und Praxis verkleinern: Fallstudien sind nahe am Einzelfall und Kliniker können leicht auch selbst Fallstudien durchführen
• Auch seltene Phänomene können illustriert werden (Bsp. Oliver Sacks Studien)
• Fallstudien sind v.a. auch während der Entwicklung neuer Erhebungs- und Behandlungsformen nützlich (auch aus ethischen Gründen: Pilotversuch besser nur an wenigen Pat.)

• Generalisierungsmöglichkeit ist eingeschränkt: Nachteile ergeben sich v.a. durch die Konzentration auf den einzelnen Fall: Es ist nicht möglich zu entscheiden, ob Ergebnisse auch Gültigkeit für andere Fälle haben
• Viele «unkontrollierte» Variablen: Es können leicht « plausible » Geschichten geschrieben werden, welche Faktoren für ein Ergebnis wesentlich waren, aber aus einer anderen Perspektive lassen sich meist auch andere « plausible » Geschichten ableiten
• «Verminderte» Objektivität: Die Auswahl der vermeintlich relevanten Variablen ist oft entscheidend für die Auswahl eines Falles (keine Zufallsauswahl eines Falles). Das Interesse an einem spezifischen Fall wird auch den Forschungsprozess bestimmen

1. Auswahl einer Zielvariablen (abhängige Variable): z.B. Intensität der Angst
2. Wiederholte Messung der Zielvariablen: z.B. Wiederholte Messung der Angst mit Fragebogen
3. Baseline Erhebung: Überwachen der Zielvariable über einen bestimmten Zeitraum (ohne Intervention)
4. Einführen der Intervention. Wiederholte Messung der abhängigen Variablen.

Baseline sollte stabil sein. Sonst erkennt man veränderungen nicht nach der Intervention
Intervention:  AV wird wiederholt gemessen. z.B. Angst sollte zurückgehen (wenn es stimmt)
AB-Design: zu erst die Baseline - dann folgt die Intervention

Ziel: Einschätzung der Höhe, des Trends oder Verlaufs der abhängigen Variablen (ideal wenn stabil)

Die Wirksamkeit einer Intervention wird getestet, indem die Veränderung in der abhängigen Variablen nach Einführung der Intervention evaluiert wird.

Wenn alle anderen Variablen konstant gehalten werden, und die einzige Variable, die verändert wurde das Einführen der Intervention war, kann darauf geschlossen werden, dass die Intervention kausal für die Veränderung verantwortlich war

Weil es nicht möglich ist alle möglichen Störvariablen zu kontrollieren, sind Replikationen von Einzelfallexperimenten wichtig

Bei quasi-experimentellen Designs wird die Interventionnicht gezielt eingeführt bzw. manipuliert. Es wird «einfach» wiederholt gemessen und beobachtet, wie sich die Zielvariable in Abhängigkeit von den «natürlicherweise» verwendeten Interventionen verändert

Nach der Intervention wird die Intervention wieder weggenommen und man wartet bis der Ausgangswert wieder erreicht ist. Dann folgt eine erneute Intervention: bessere Validität der Kausalität!

Eine Rückkehr auf das Ausgangsniveau bei der zweiten Baseline-Erhebung stärkt die Validität der Kausalitätsaussage

Aber! In der klinischen Praxis häufiger: ABA-Designs

= Baseline - Intervention - veränderte Baseline (auf Niveau der Intervention)

Veränderung bleibt auch bei der zweiten Baseline-Erhebung stabil, weshalb im klinischen Bereich ABA-Designs häufiger sind.

Man erwartet nicht, dass nach der Intervention die Baseline wieder erreicht wird. Die Wirkung einer Therapie zeigt sich daran, dass auch nach Weglassen der Intervention die Werte nicht wieder ansteigen.