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• V.a. eingeschränkte Generalisierungsmöglichkeiten auf Population: Eine Intervention, die sich bei einem Individuum als wirksam erwiesen hat, muss bei einem anderen nicht wirksam sein.
• Aber! Auch in Gruppenstudien werden Patienten oft selegiert (z.B. homogen bezüglich Störung) und auch da stellt sich die Frage der Generalisierbarkeit
• Wie bei Gruppenstudien können auch Einzelfallexperimente bei verschiedenen Individuen mit verschiedenen Problemen und in unterschiedlichen Settings wiederholt durchgeführt werden (um Aussagen stärker generalisieren zu können)

• Untersucht wurden 550 Therapien von 48 TherapeutInnen (ambulante Psychotherapie)
• Nach der 3. Therapiesitzung wurden die Therapeuten gefragt: «In your clinical judgement, predict the client’s treatment outcome. Improve, no progress, get worse (deterioration)»
• Die Therapeuten wurden auch darüber informiert, dass sich im Schnitt 8% der Patienten in einer Psychotherapie verschlechtern

Dose-Response-Model

Bei den gleichen Patienten hätte in der 3. Sitzung mit statistischen Modellen (Idee siehe unten) in 80% der Fälle eine Verschlechterung vorausgesagt werden können!

Abnehmender Grenznutzen: die erste Therapiesitzung bringt am meisten. Die zweite weniger usw. => Der Nutzen einer einzelnen Sitzung ist immer geringer.

• 607 Klienten wurden zu einer von zwei Bedingungen randomisiert: a) Therapeuten erhalten das Feedback; b) Therapeuten erhalten kein Feedback
• Total 65 Klienten waren sog. « signal cases »; heisst: sie wurden entweder rot oder gelb gekennzeichnet (=Pat. macht nicht die erwarteten Fortschritte)
• Resultate für diese 65 Signal Cases: 26% der Klienten in der Feedback-Bedingung erreichten schliesslich trotzdem noch eine positive klinisch signifikante Veränderung. In der « No Feedback »-Bedingung waren es nur 16%
• Keine Unterschiede bezüglich Therapieoutcome bei den « no signal cases », aber kürzere Therapien (und geringere Kosten) bei den erfolgreichen Therapien in der « Feedback »-Gruppe

In der Medizin normal (z.B. werden laufend Blutproben genommen und die Behandlung aufgrund der Ergebnisse angepasst)

In der psychotherapeutischen Praxis findet - trotz nachgewiesenem Nutzen - selten ein entsprechendes Monitoring statt: Therapeuten haben angst, dass es gegen sie verwendet werden könnte: es sind Ängste damit verbunden: wenn sich zeigt dass ein Therapeut immer schlechte ergebnisse zeigt, dass es Konsequenzen für ihn haben könnte.

Gründe, warum Therapeuten das Monitoring nicht wollen (Hatfield & Ogles befragten 2004 847 Therapeutinnen):
– Extra burden on clients
– Therapists feel that it is not helpful
– Interferes with their autonomy as a provider
– Adds too much paper work
– Therapists feel that it will be misused by others
– Takes too much time

Grundsätzlich haben Daten in der Psychologie oft eine Mehrebenenstruktur (mehrere hierarchisch geordnete Ebenen)

Ein wichtiges Grundprinzip von Mehrebenenmodellen ist, dass Phänomene auf unterschiedlichen Ebenen gleichzeitig untersucht werden

Dies geschieht im Rahmen von hierarchisch linearen Regressionsmodellen (hierzu steht spezielle Software z.B. HLM oder Module in R oder anderen Programmen zur Verfügung)

Eigentlich notwendige Unabhängigkeit der Beobachtungen ist in hierarchischen Datenstrukturen nicht erfüllt

Zum Beispiel haben in einer grösseren Studie bestimmte Patienten den gleichen Therapeuten und wurden in der gleichen Klinik behandelt

Diese Merkmale unterscheiden sie gemeinsam von anderen Patienten, die von anderen Therapeuten und in einer anderen Klinik behandelt wurden

Nicht Berücksichtigung dieser Abhängigkeit der Daten bzw. der hierarchischen Struktur kann zu Fehlschlüssen führen (z.B. sind Unterschiede in Therapieerfolgen nicht auf eine bestimmte Behandlung, sondern auf Therapeuten oder bestimmte Kliniken zurückzuführen)

• Bekannter Zusammenhang Therapiebeziehung und Therapieoutcome
• Kleine bis mittlere Korrelation: Je besser die Therapiebeziehung, desto besser der Therapieoutcome.
• Metaanalysen zeigen Korrelation um 0.22 (z.B. Horvath et al.)

ABER:  Alliance-Outcome-Korrelation berücksichtigt nicht die Komplexität des Phänomens Therapiebeziehung
Verschiedene Quellen können zur Variabilität der Therapiebeziehung beitragen (DeRubeis et al., 2005)

• Patientenvariablen: Einige Patienten haben bessere Fähigkeiten eine Beziehung aufzubauen als andere
• Therapeutenvariablen: Einige Therapeuten sind besser in der Lage eine Therapiebeziehung aufzubauen
• Interaktion Patient-Therapeut (Passung): Bestimmte Therapeuten können mit bestimmten Patienten eine bessere Therapiebeziehung aufbauen

Dies kann in Mehrebenenmodellen berücksichtigt werden

• Die grundsätzliche Idee von HLM-Modellen besteht also darin, eine abhängige Variable auf individueller Ebene (z.B. Therapieerfolg) durch Effekte auf verschiedenen Ebenen – der individuellen (z.B. Patientenmerkmale) wie auch höher gelagerter Ebenen (z.B. Therapeuten) – zu erklären
• Ein Vorteil ist dabei, dass der Einfluss der einzelnen Ebenen - d.h. der Anteil der erklärten Varianz in der abhängigen Variable, der durch Variablen einer bestimmten Ebene erklärt werden kann – explizit bestimmt werden kann (z.B. können Therapeuteneffekte geschätzt werden)
• Im Weiteren können auch Interaktionen zwischen Variablen verschiedener Ebenen geschätzt werden (z.B. kann der Einfluss der Therapeuten auf den Therapieerfolg in bestimmten Kliniken stärker sein als in anderen)

Darunter werden Forschungsansätze verstanden, die sich mit der differenziellen Anpassung des therapeutischen Vorgehens an den spezifischen Patienten befassen

Sehr bekannt hier ist das STS-Modell (Systematic Treatment Selection Modell von Larry Beutler und John Clarkin)

Letztlich geht es dabei um die Beantwortung der berühmten Frage von Gordon Paul (1967): „What treatment, by whom, is most effective for this individual with that specific problem and under which set of cirumstances?“

Beginnen wirklich versch. Variablen zu bestimmen und unter welchen Umständen diese wirken. Und nicht nur über die Zeit die Veränderung messen. Sondern mehrere Bedingungen und Umstände utnersuchen

Systematic Treatment Selection (Beutler & Clarkin, 1990): Modell zur differentiellen Selektion von Interventionen auf der Basis von Patientenmerkmalen

• Atheoretisch -> rein empirische Grundlage: bestimmte Interventionen wirken bei bestimmten Patienten besser (patient x treatment interaction)

Patient x treatment - Interaktionen wurden bei Depressiven, Angst- und Suchtpatienten, sowie gemischten Stichproben ambulanter Patienten validiert

Präskriptive Therapie berücksichtigt die wichtigsten Patientenmerkmale, auf die sich ein Therapeut unbedingt differentiell einstellen sollte

• Modell wurde 2002 von APA als « empirically supported » anerkannt (Norcross, 2002)

1. Systematische Review bezüglich Prädiktoren und Moderatoren des Behandlungsergebnisses
2. Identifikation besonders vielversprechender Variablen
3. Finden und Entwickeln vom Messmitteln und Indikatoren, mit welchen die relevanten Patientenvariablen gemessen werden können
4. Evaluation der Annahmen in grossen Stichproben

• wirkt dominierend, fordernd und kontrollierend in interpersonalen Beziehungen
• «geniesst» kompetitive Situationen
• «kämpft» für seine/ihre Meinung (vermeidet bei Unstimmigkeiten als « loser » aus der Situation zu gehen »; versucht « Gerechtigkeit » herzustellen)
• ist glücklich, wenn er oder sie Verantwortung hat
• spricht oft negativ von anderen

• Eher submissiv (wenig dominant), wenig kontrollierend, wenig Konflikte mit anderen (insbesondere Authoritätspersonen), vermeidet Konfrontationen mit anderen
• Ist in seiner/ihrer Geschichte oft akzeptierend der Meinung von anderen Personen (insbesondere Authoritätspersonen) gefolgt

Erfolgreich bei hohem Widerstandspotential ist eine non-direktive Intervention: offene Fragen, keine Unterbrechungen des Pat. Empathisch reflektieren, wenig strukturierend, den Pat. neue Informationen / Themen einbringen lassen

Erfolgreich bei geringem Widerstandspotential ist eine direktive Intervention: Geschlossene Fragen, Pat. unterbrechen, durchaus konfrontierend (nicht nur reflektierend), PT bringt neue Themen / Informationen / Instruktionen ein, stark strukturierend