論文の概要: Multi-Session Client-Centered Treatment Outcome Evaluation in Psychotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05824v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 08:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:39:56.675294
• Title: Multi-Session Client-Centered Treatment Outcome Evaluation in Psychotherapy
• Title（参考訳）: 心理療法におけるマルチセッションクライアント中心治療成績評価
• Authors: Hongbin Na, Tao Shen, Shumao Yu, Ling Chen,
• Abstract要約: IPAEvalは、クライアントインフォームド心理学的評価に基づく評価フレームワークである。 臨床面接による治療結果の評価をクライアントの視点から自動化する。 IPAEvalは、複数のセッションにおける症状の重症度と治療結果を効果的に追跡し、以前のシングルセッションモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.299504332783325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In psychotherapy, therapeutic outcome assessment, or treatment outcome evaluation, is essential for enhancing mental health care by systematically evaluating therapeutic processes and outcomes. Existing large language model approaches often focus on therapist-centered, single-session evaluations, neglecting the client's subjective experience and longitudinal progress across multiple sessions. To address these limitations, we propose IPAEval, a client-Informed Psychological Assessment-based Evaluation framework that automates treatment outcome evaluations from the client's perspective using clinical interviews. IPAEval integrates cross-session client-contextual assessment and session-focused client-dynamics assessment to provide a comprehensive understanding of therapeutic progress. Experiments on our newly developed TheraPhase dataset demonstrate that IPAEval effectively tracks symptom severity and treatment outcomes over multiple sessions, outperforming previous single-session models and validating the benefits of items-aware reasoning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 精神療法では、治療過程や結果を体系的に評価することにより、精神医療を強化するために、治療結果評価(英語版)または治療結果評価(英語版)が不可欠である。 既存の大きな言語モデルアプローチは、しばしばセラピスト中心のシングルセッションの評価に焦点を合わせ、クライアントの主観的な経験を無視し、複数のセッションをまたいだ長手な進捗を無視する。 これらの制約に対処するため,臨床面接による治療結果の評価を自動化するクライアントインフォームド心理学的評価に基づく評価フレームワークであるIPAEvalを提案する。 IPAEvalは、クロスセッションクライアントコンテキストアセスメントとセッション中心クライアントダイナミックスアセスメントを統合し、治療の進歩を包括的に理解する。 新たに開発したTheraPhaseデータセットの実験により,IPAEvalは複数のセッションにおける症状の重症度と治療成績を効果的に追跡し,従来のシングルセッションモデルより優れ,アイテム認識推論機構の利点を検証した。

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