投稿日: 2024/07/30 17:07:42

論文情報

Yokoyama S, Shikano A, Chiba H, Murakami T, Kawamorita T, Murayama T, Ito D, Ichikura K. (2024) Machine learning judged neutral facial expressions as key factors for a “good therapist” within the first five minutes: An experiment to simulate online video counselling. PEC innovation, 4, 100302. https://doi.org/10.1016/j.pecinn.2024.100302

慢性疼痛患者における痛みの訴えには、破局的認知といった心理的苦悩が身体的な苦痛を修飾していることが多いことが知られています。認知行動療法のセルフモニタリング過程では、こういった訴えを身体ー認知ー感情ー行動といった要因に分けて整理を促す支援が含まれています。

そこで今回、こういった概念整理を一貫して行う集団認知行動療法を行った際に、患者さんが自己評価する痛み体験と破局化の関連性に変化が見られるかについてネットワークモデルを用いて検討しました。

その結果、治療開始前には痛み体験と破局化が混在して評価されているのに対して、治療後には特定の要素の間に関連性が強まることが示され、このことから、集団認知行動療法を通して、身体的苦痛と心理的苦悩の弁別が進んだ可能性が見出されました。

認知行動療法を行うセラピストはこれらの作用に注目し、痛みを修飾する認知的要素を痛み体験と弁別しながら心理療法を進めるよう努めることができるかもしれません。

キーワード：

慢性疼痛（chronic pain）、認知行動療法（Cognitive behavioral therapy: CBT）、痛み体験（Pain experience）、破局化/破局的認知（Catastrophizing）、セルフモニタリング（Self-monitoring）、概念化（conceptualization）、ネットワークモデル（Network model）