S'abonner

2783 – Distress level and treatment outcome in obsessive-compulsive personality disorder (OCPD) - 09/07/13

Doi : 10.1016/S0924-9338(13)77373-5 
C. Enero, A. Soler, I. Ramos, S. Cardona, R. Guillamat, V. Valles
 Mental Health, Consorci Sanitari de Terrassa (CST), Terrassa, Spain 

Résumé

Introduction

Previous research has linked OCPD with increased distress levels that may lead to differences in treatment response.

Objectives

The present study aimed to investigate the influence of pre-treatment distress on patient's response to groupbased cognitive-behavioral therapy (CBT) for OCPD.

Methods

116 out-patients who met DSM-IV-TR diagnostic criteria for OCPD completed a pre-treatment assessment including BDI, STAI, STAXI-2, GRAI and Rosemberg Self-Esteem Scale. Pre-treatment distress was operationalized as depression and anxiety levels.

Intervention was comprised of ten group sessions including psychoeducation, specific CBT techniques and relapse prevention. In order to assess treatment response after intervention, the sample was divided in two groups:

1)
discharged patients -responders and
2)
patients who needed to continue treatment -non responders.

Assessment scores were compared using t test in order to analyze differences between groups. The extent to which potential predictor variables were related to treatment response was assessed using logistic regression.

Results

Results showed statistically significant differences (p<0.05) in depressed mood and state anxiety scores between responder and non-responder groups. Initial variable selection for logistic regression model included age, sex, depression, anxiety, anger, assertiveness and selfesteem scores. The final model included state anxiety as a significant predictor of treatment response.

Conclusions

Our findings indicate that responder patients had lower pre-treatment distress levels than non-responder patients and that state anxiety score is a significant predictor of group-based CBT response in OCPD. According to this, pretreatment distress levels might be considered for treatment planning, despite more research in this direction would be necessary.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

© 2013  Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 28 - N° S1

P. 1 - 2013 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • 2782 – An empirical study: are structured diagnostic interviews valid?
  • J. Nordgaard, R. Revsbech, J. Parnas
| Article suivant Article suivant
  • 2784 – Comparison the effects of acupuncture and cognitive - behavioral therapies on treating insomnia
  • S. Badiee Aval Baghyahi, Y. Gao, X. Zhang, H.R. Badiee Aval Baghsiahy, P. Feghhi

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.