互联网干预25（2021）100404抑郁症混合认知疗法与面对面认知疗法的工作联盟：一项随机对照试验的二次分析Samuel Askjera，Kim Mathiasenb，c，*a丹麦奥胡斯大学心理学系b丹麦奥胡斯大学医院精神病学情感障碍科c丹麦欧登塞南丹麦大学临床研究系远程精神病学和电子精神健康研究股A R T I C L EI N FO保留字：工作同盟混合认知行为疗法抑郁症A B S T R A C T介绍：我们探讨了工作联盟作为衡量客户和治疗师。众所周知，工作联盟可以预测心理治疗的结果，通常被认为是一个重要的共同因素。本研究提出了如何概念化混合模式下的工作联盟的问题方法：这是一项探索性研究，来自一项随机对照试验，比较bCBT和面对面的认知行为疗法（ftf CBT）对抑郁症的影响。抑郁症状的变化与患者健康问卷（PHQ-9）和工作联盟的测量使用工作联盟清单。分析：计算来访者和治疗师报告的工作联盟的相关系数，然后在项目和维度（任务，债券，目标）水平上检查工作联盟。采用线性回归模型研究工作联盟对治疗结果的预测价值。同时考虑了工作联盟水平与待遇条件的交互作用结果：来访者和治疗师的工作联盟评分相关系数r = 0.44，来访者对工作联盟的评分高于治疗师（x≥来访者=48.6，x≥治疗师= 44.6）。ftf CBT和bCBT具有可比的联合工作联盟评级（xftf=46.4，xbCBT=46.8）。除第4项阳性率较高外，其余各项目的偏差均较小价值观从总样本的工作联盟的水平并没有显着预测结果的基础上，客户的角度来看。实际上，从治疗师的角度来看，确实如此（b=0.00，p= 0.044）。使用这些预测因子的平均值作为复合变量也具有显著性（b=0.00，p= 0.039，R2adj=0.07）。与给药条件无显著相互作用讨论：来访者和治疗师可能会强调工作联盟的不同方面。治疗师评定的工作联盟在预测结果方面优于客户工作联盟，这一发现与常见的结果相反;这种模式可能是bCBT特有的结论：平均而言，客户对工作联盟的评价略高于治疗师。来访者、治疗师和治疗条件对维度偏差的影响存在差异。治疗师评级的工作联盟似乎更好地预测治疗结果比客户评级。联合工作联盟预测结果使用客户端和治疗师的复合手段。工作联盟在ftf CBT和bCBT方面同样强大。没有与治疗条件的相互作用表明，工作联盟是同样的预测结果在ftf CBT在bCBT。1. 介绍抑郁症是一种具有精神和躯体双重表现的心境障碍。主要症状为情绪低落、快感缺乏、失眠、疲劳、食欲不振和自杀意念（世界卫生组织，2019）。全球疾病负担研究（2017）抑郁症是残疾生活年数（YLD）的第三大贡献者。最近涌现的将基于互联网的认知行为疗法（iCBT）与等待列表和常规治疗进行比较的荟萃分析已经证明了这种治疗方法对各种疾病的功效和有效性（Carlbring etal.，2018; Andrews等人，2018; Karyotaki等人，2017; Zhou等人，2016年）。* 通讯作者：南丹麦大学健康科学学院心理学系，Campusvej 55，5230 Odense M，丹麦。电子邮件地址：kmathiasen@health.sdu.dk（K.Mathiasen）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100404接收日期：2020年8月21日;接收日期：2021年5月6日;接受日期：2021年2021年5月24日网上发售2214-7829/©2021的自行发表通过ElsevierB.V.这是一个开放接入文章下的CCby-NC-ND 许 可 证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventS. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004042将iCBT和ftf CBT结合起来，以获得两个世界的最佳效果，通常被称为混合CBT（bCBT）。1在bCBT中，iCBT和ftfCBT的元素被纳入会话计划，其中在线模块提供-传统的会议，往往在交替序列。bCBT通过可扩展性、时间灵活性和远距离可访问性释放专业资源。与ftf CBT相比，这种形式对于医疗保健提供者来说可能更实惠，因为它可以降低治疗师的必要时间，同时保持类似的疗效（Wright等人，2005年）。有迹象表明，bCBT在社会经济水平上是具有成本效益的（Kooistra等人， 2019年）。到目前为止，人们对将技术元素引入心理治疗对治疗联盟的影响知之甚少。理查德·斯特巴（Richard Sterba）在1934年提供了一个建立在精神分析非移情部分概念基础上的模型，最终产生了工作联盟（也称为治疗联盟或帮助联盟）的想法（Horvath，2018;Friedman和Samberg，1994）。他强调病人通过与治疗师的相互合作来进行自我分裂和自我探究的能力。在治疗师的帮助下，患者可以以健康的方式探索和分离自我的各个部分。这可能发生在意识和无意识层面，通过病人的自我反省和治疗师对自我的分析（弗里德曼和桑伯格，1994）。Elisabeth Zetzel在1956年首次使用“联盟”一词来描述患者与治疗师合作的各个方面。拉尔夫·格林森后来将工作联盟的核心定义为：“（.）由病人克服疾病的动机、他有意识和理性的合作意愿以及他遵循分析师的指示和见解的能力形成“（格林森，2008，第80页）。当时的精神分析思想家将帮助者和受益者之间的关系视为心理治疗的重要组成部分（Horvath，2018）。Bordin（1979）在一篇开创性的论文中声称，工作联盟可以被理解为在特定技术和理论方向上普遍化的治疗互动或真实关系。从而使这个概念扩展到精神分析之外。工作联盟被概念化，包括任务手的要素、参与者之间的联系和心理治疗中的既定目标（Bordin，1979）。任务维度包括关于患者和治疗师如何在心理治疗期间使用的特定技术上合作的专业合同，所涉及的各方可以在他们对所使用的方法的怀疑或自信的倾向上有所不同。纽带维度与双方作为人类的联系或“良好的化学反应”有关。信任和尊重被认为是有助于心理治疗的关系属性。目标维度涉及当事人对心理治疗最终目标的认同程度。理想的情况是，双方应该对预期的结果有一致的想法。目标应该被认为是从一个会议到另一个会议的短期里程碑和持久的长期变化（Bordin，1979）。工作联盟的质量可以预测结果心理治疗的一般，并被认为是一个重要的共同因素。这种关系似乎是稳健的，尽管是中等的，与治疗方向无关（Flückiger等人，2018; Horvath&Symonds，1991）。关于bCBT背景下的工作联盟以及它与一般心理治疗中的工作联盟的关系的研究较少。Vernmark等人（2019）发现，治疗师评定的联盟可预测bCBT过程中的抑郁结局，而客户评定的联盟则不能。在一项观察性研究中，Mol et al.（2018）探索了bCBT中基于网络的抑郁症平台上提供的书面治疗反馈的内容。该平台在完成在线模块后使用，并在整个治疗过程中最常使用的类别1 bCBT：混合认知行为疗法，iCBT：基于互联网的认知行为疗法，ftf CBT：面对面认知行为疗法，WAI：工作联盟量表，WAI-C：工作联 盟 量表客 户版 ，WAI-T ： 工 作联 盟 量 表治 疗 师 版。是：告知，鼓励和肯定。相反，自我表露、对抗和强调责任感的方式不常见.对抗在ftf CBT中更明显，并且与积极的结果相关，这可以通过破裂修复思维的透镜来观察（Mol等人，2018; Gelso，2014）。1.1. 旨在在本研究中，我们旨在探讨工作联盟量表客户版（WAI- C这些清单分别从客户和治疗师的角度测量工作联盟。此外，我们的目的是调查WAI-C和WAI-T是否预测结果（以PHQ-9的参与者随机斜率测量）。此外，我们的目的是探讨工作联盟是否与治疗条件相互作用，即在两种治疗条件下预测结果不同。最后，我们想检查WAI-C和WAI-T之间的关系，以及某些WAI项目是否比其他项目更偏离各自的均值。2. 方法这项探 索性研究 是对一项 双臂、 非劣效性 、随机 对照试验（RCT ）数据的二次分析，比较了ftf CBT和bCBT对重度抑郁症（ MDD ） 成 人 的 影 响 。 研 究 方 案 在 ClinicalTrials.gov （ NCT02796573）上注册。试验的简要描述包括在下面，并且方案的全面描述已经在其他地方发表（Mathiasen et al.，2016年）。参与者于2016 年 3 月 1 日 至 2018 年 4 月 1 日 期 间 从 丹 麦 欧 登 塞 的Internetpsykiatrien招募，这是一家提供iCBT治疗焦虑和抑郁的在线诊所（Mathiasen et al.，2018年）。有执照的临床医生和经过培训的毕业生将自愿参与者推荐到研究中，并根据精神疾病诊断和统计手册第4版（DSM-IV）（美国精神病学协会，2000）使用迷你国际神经精神访谈（MINI）确认诊断然后由独立研究人员使用随机分配软件以1：1对称分配将合格的参与者随机化。治疗期间的双盲是不可能的，因为治疗条件对受试者是明显的。入选标准● ≥18岁● 符合MDD和PHQ-9≥ 5的诊断标准● 使用计算机和互联网● 目前自杀的高风险● 共病物质依赖、双相情感障碍、精神病或强迫症● 同时接受抑郁症● 无法理解丹麦语● 无法或不愿意前往试验在干预阶段，提供了两种治疗条件，以确保除了提供形式的差异（bCBT部分在线）之外的同等治疗。bCBT由情境咨询公司ApS的NoDep项目中的6个面对面咨询和6个至8个在线模块交替FTF CBT条件包括12次面对面磋商。在bCBT条件下的协商和在线模块的进展反映了平行的ftfCBT会议，而不仅仅是作为重复或调味品使用。采取了几个步骤，以确保遵守这两种疗法;参与者收到自动提醒，以完成模块，并在长时间不活动的情况下继续，指导治疗师的个人联系，并为他们提供S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004043====有机会在诊所执行在线模块（如果要求）。治疗条件持续12周的时间，并且使用患者健康问卷（PHQ-9）测量主要结果变量，该问卷是在初级护理环境中具有经证实的心理测量特性的抑郁严重程度的简要测量（Kroenke等人，2001年）。PHQ-9结局变量在基线、治疗1 - 12周以及3、6和12个月随访时表示。此外，使用可信度和期望问卷（CEQ）来了解参与者如何看待他们被分配的治疗，以及这是否对工作联盟和治疗关系产生影响。CEQ测量与接受特定治疗相关的认知可信度和情感期望的感知。CEQ在因子结构内具有良好的内部一致性，标准化Cronbachsα为0.84 - 0.85（Devilly and Borkovec，2000）。在3个月随访时使用工作联盟量表-WAI-SR是在Bordin（1979）提出的结构和工作联盟的核心维度的基础上编制的一份有效的12项问卷。Hatcher和Gillaspy（2006）进行了验证性因素分析，以确定先验维度是否与修订版中的反应模式相匹配。他们发现该模型的拟合度（Tucker-Lewis指数为0.94）超过了原始版本。WAI-SR分为3个项目维度，旨在代表工作联盟的这些不同集群：任务（项目：1，2，8，12），债券（项目：3，5，7，9）和目标（项目：4，6，10，11）。这导致了基于三个维度的三因素结构和基于总体工作联盟的单因素结构（Hatcher和Gillaspy，2006）。WAIS-SR具有良好的内部一致性（α> 0.80），并与帮助联盟问卷具有收敛效度（r> 0.64）（Munder等人，2010年）。在随机化之前获得所有参与者的书面知情同意书该项目得到了丹麦南部地区伦理委员会的批准，并遵循了《赫尔辛基宣言》的伦理原则。敏感信息按照丹麦数据保护局和欧盟指令95/46/EC进行管理。本研究隶属于大型欧盟项目E-compared，部分数据集与该研究共享（Kleiboeret al.，2016年）。然而，本研究调查了丹麦试验的总当地数据集，该试验的运行时间长于E-比较研究。3. 分析进行了三项分析：（a）WAI-C和WAI-T相关性，(b)项目和维度偏差以及（c）在RCT的线性混合效应模型中，预测PHQ-9参与者随机斜率的线性回归。根据WAI-C和WAI-T以及WAI-C和WAI-T均值预测参与者斜率。 这个复合变量被用来预测参与者的斜率从客户和治疗师的联合工作联盟。计算了WAI-C和WAI-T之间的相关性，以及衡量幅度的效应量。还计算了WAI-C和WAI-T的ftf CBT和bCBT子集的Cor-关系，以确定WAI-C和WAI-T相关性的潜在治疗条件差异。进行了Steiger Z检验，以确定在零假设下是否可能存在等效或更高的相关系数，并使用Zou置信区间计算范围估计值。的 下 步骤 涉及 计算 的 偏差 的 项和WAI-C和WAI-T与其适当平均值的尺寸偏差。WAI-C和WAI-T在逐项基础上进行分析，计算所有项目的偏差和z评分。计算使用两种量表的组合偏差，以描述从客户与治疗师角度分离的项目偏差。也就是说，每个项目的偏差是相对于WAI-C和WAI-T的组合平均值计算的 （图1）。① 的人。同样的统计数据也相对于每个Fig. 1. 组合均值和所有子集均值的可视化。子集的意思是考虑偏差量，在直接可比的库存和处理条件。也就是说，每个项目的偏差相对于bCBT内的客户（bCBT- WAI-C）、bCBT内的治疗师（bCBT-WAI-T）、ftf CBT内的客户（ftf CBT-WAI-C）和ftf CBT内的治疗师（ftf CBT-WAI-T）的平均值进行计算（图1）。在最后一步中，进行推理分析，其中工作联盟的水平被用来预测结果。在RCT的LMM中，结果的自然主要预测因素是治疗的时间效应，参与者被用作随机效应。在这项分析中，结果被定义为个体参与者在PHQ-9上的斜率。因此，目的是基于WAI-C、WAI-T和联合工作联盟（WAI-C WAI-T平均值）预测个体对治疗的反应&建立多元回归模型，其中WAI-C和WAI-T用作独立预测因子。在该模型上计算方差膨胀因子（VIFi），以检查该模型中的多重共线性分别为总样品以及ftfCBT和bCBT处理条件内建立简单线性回归模型还使用总样本与治疗条件以及联合WAI和治疗条件之间的相互作用项作为额外的自变量建立了相互作用模型。所有模型均以未调整版本和调整版本制作，调整版本包括年龄，性别，婚姻状况，教育，就业状况，治疗依从性和CEQ作为控制变量。所有检验均为双侧检验，并使用5%的显著性水平。使用标准化平均差异计算效应量（Cohen，1992）。所有计算均使用带有R版本3.6.3的Rstudio进行，混合效应模型使用lme4包进行（Bates等人， 2015; R核心团队，2020）。4. 结果在RCT中，使用上述入选和排除标准评估了87名受试者的合格性，此时排除了11名受试者。此后，38名受试者被随机分配至RCT的每组（n76）（图2）。样本中大多数为女性（73.7%，n56），平均年龄为35岁，范围从18岁到18岁。71.大多数参与者表现为中度至重度抑郁（表1）。WAI-C和WAI-T评分相关系数为r0.44，表明来访者和治疗师对工作关系的看法一致。 这种相关性是显著的（p=.001），具有中等影响大小（d=0.53）。客户似乎认为，S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004044图二. 流程图。S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004045===-=-=-===-表1基线特征。基线描述ftf CBT bCBTpn38 38年龄（平均值（标准差））35.16（14.14）34.78（13.98）0.908性别=女性（%）29（78.4）27（73.0）0.786PHQ（平均值（标准差））16.05（3.83）14.42（4.14）0.084可信度（平均值（标准差））0.67（2.01）-0.69（2.28）0.009**EX体重（平均值（标准差））0.70（2.22）-0.72（2.88）0.022*婚姻状况婚姻（%）单个13（35.1）14（37.8）离婚5（13.5）6（16.2）寡妇/鳏夫0（0.0）0（0.0）同居9（24.3）8（21.6）结婚10（27.0）8（21.6）无人接听时0（0.0）1（2.7）最高学历教育（%）继续教育3年7（18.9）8（21.6）继续教育313（35.1）13（35.1）4年以上高等教育4（10.8）3（8.1）基础教育8年0（0.0）0（0.0）基础教育9高中（3年）9（24.3）5（13.5）技术工人1（2.7）5（13.5）就业状况就业（%）0.338全职就业9（25.0）4（11.8）非全时就业5（13.9）9（26.5）病假11（30.6）9（26.5）请假2（5.6）0（0.0）退休1（2.8）1（2.9）失业8（22.2）11（32.4）处置偏好偏好（%）0.820无偏好16（43.2）18（50.0）混合护理9（24.3）7（19.4）面对面12（32.4）11（30.6）抑郁严重程度严重程度（%）NaN否0（0.0）0（0.0）轻度3（8.1）4（11.1）中度9（24.3）14（38.9）重度19（51.4）16（44.4）高度严重6（16.2）2（5.6）*p 0.05。<**p 0.01。<在从最低12分到最高84分的量表上，与治疗师（x治疗师44.6分）相比，略强（当在来访者和治疗师之间取平均值时，ftfCBT和bCBT的工作联盟评分具有可比性（xftf 46.4，xbCBT 46.8）。此外，WAI-C和WAI-T之间的相关性在治疗条件亚组之间存在差异。在bCBT中，WAI-C和WAI-T在r0.62 （ p 0.002 ） ， 与 ftf CBT 相 比 ， 它 们 的 相 关 性 不 显 著 r 0.32（p.087）。因此，似乎有更多的同意- bCBT组中的客户和治疗师之间的关系。对这两个相关系数进行Steiger的Z检验，得到了显著性结果（Z2 . 5 7 ，p0.010）和Zou的置信区间具有相对窄的值，并且没有过零（95% CI[0.0783，0.6131]）。WAI-C和WAI-T项目的组合偏差（与组合平均值的偏差，图1）显示，大多数项目以平均值为中心，有一些右偏（图3）。由于高正值（z），项目4占了该偏斜的大部分2.2），然后是项目10（z）1.40）。请记住，WAI-C和WAI-T可能无法直接比较，因为它们是从相反的角度制定的，但它们几乎是相同的，除了从角度（客户与治疗师）。公式的等效程度可以反映项目偏差，即类似的WAI-C和WAI-T公式有助于减少偏差。为了避免这个问题，我们 在 的 偏差 在 项目内 库存 和治疗S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004046- -==-=--=-=--图三. 组合项目偏差分布。条件当我们这样做时，唯一显著的标准化评分（<1.96或> 1.96）是在bCBT-WAI-C（z 2.25）和ftf CBT WAI-T（z1.97）。在bCBT-WAI- T中的项目4（z1.90）、ftf-WAI-C中的项目10（z1.70）和项目7上也观察到显著的分数，bCBT-WAI-C中的阴性评分（z1.68）。对维度水平（任务、纽带和目标）的偏差分析显示，基于客户与治疗师的观点和治疗条件，z分数存在相当大的差异（图4）。从维度水平分析，很明显，在所有子集中，目标维度的评价始终高于任务和键维度，最突出的是在ftf CBT-WAI-C中。研究还表明，治疗师对债券的评价高于客户，而客户对目标的评价相对较高，治疗师对任务的评价相对较低。WAI-C（第4项）：WAI-T（项目4）：©A. O. Horvath，1981，1982，1984，1991;修订版Tracey&Kokotowitc 1989.在斜率预测模型（表2）中，WAI-C和WAI-T首先用作总样本结果的单独独立预测因子。这表明WAI-C对结果没有显著的预测作用（b=0.001）。0.00，p=.845），但在调整潜在混淆时，WAI-T（b=0.00，p=.044）。在该模型中没有证据表明存在问题的多重共线性（VIFi 1.23）。 联合WAI模型基于总样本显著（B0，p.039）。然而，该系数-测定的效率很小（R2adj0.07）（表2和3&），表明该预测因子仅占方差的7%左右。在ftf和bCBT模型中预测联合WAI不显著（b ftf）0.00，p ftf0.832; b0.00，p bCBT0.133）。使用联合WAI的相互作用模型显示，治疗条件组（b=0.00，p= 0.359），并具有相当惩罚性的调整R平方（R2=0.15，R2adj=0.09）（表2 - 3&）。5. 讨论本研究的目的是绘制出客户和治疗师之间的工作联盟以及ftf CBT和bCBT之间的差异。另一个目的是使用工作联盟来预测治疗结果。我们从不同的角度探讨了这个问题，阐明相关性，项目和维度的偏差和预测价值的工作联盟在ftf CBT相比，bCBT。我们发现WAI-C和WAI-T之间存在中度一致性，并且WAI-C的评级略高于WAI-T，这是以前研究中的常见发现，但这种模式仍有待于在bCBT中建立（Blais et al.，2010;Hor-vath和Bedi，2002; Marmarosh和Kivlighan，2012; Kooistra等人，2020; Tryon等人，2007; Vernmark等人，2019年）。这种差异的一个假设可能是，客户可能会将工作联盟与其他卫生专业人员进行比较（例如，医生），而治疗师则与其他客户进行比较（Tryon等人，2007年）。WAI-T评分高于WAI-C的相反模式可能表明治疗效果S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004047bCBT-WAI-C任务绑定目标ftf CBT-WAI-C任务绑定目标-0.470.70-0.47-0.470.94bCBT-WAI-T任务绑定目标ftf CBT-WAI-T任务绑定目标-0.700.43-0.880.68见图4。 所有WAI维度z得分均来自其各自的子集均值。表2坡度预测模型模型未调整调整B SE tpB SE tp1总样品（单独）2总样本（常数）-0.01 0.01-1.80 0.078-0.01 0.01-1.77 0.084粤ICP备05016669号-1电话：+86-0511 - 8888888传真：+86-0511 - 8888888（平均值）（常数）-0.01 0.01-1.76 0.084-0.01 0.01-1.72 0.0933FTF内4在bCBT5相互作用接头WAI 0.00 0.00-1.85 0.070 0.00 0.00-2.13 0.039*（常数）-0.03 0.02-1.93 0.065-0.03 0.01-2.05 0.051接头WAI 0.00 0.00-0.05 0.958 0.00 0.00-0.22 0.832（常数）-0.01 0.00-3.16 0.005**-0.01 0.01-0.63 0.536接头WAI 0.00 0.00-1.93 0.067 0.00 0.00-1.57 0.133（常数）-0.03 0.01-2.38 0.021*-0.02 0.01-2.30 0.026*接头WAI 0.00 0.00-0.15 0.884 0.00 0.00-0.40 0.691组0.02 0.02 1.23 0.226 0.02 0.01 1.13 0.265联合WAI×组0.00 0.00-1.02 0.314 0.00 0.00-0.93 0.359因变量：RCT中LMM的随机斜率* 第<05页。** 第01页。<表3回归统计。模型多个R2未调整n多个R2调整n调整后的R2调整后的R21总样本（单独）0.08 0.04 49 0.11 0.07 462总样本（平均值）0.07 0.05 50 0.09 0.07 473在ftf内0.00-0.04 27 0.00-0.04 264bCBT内5相互作用0.13 0.08 48 0.15 0.09 54进展（Tryon等人，2007年）。另一种解释可能是bCBT治疗师在评估工作联盟时比客户更准确，因为患者可能会混淆他们对ftf CBT会话和在线模块的评级，而治疗师则只根据ftf CBT会话进行评级（Kooistra et al.，2020年）。然而，我们认为，该计划和治疗师都引起了参与者的联盟感，因此这种聚集现象的主观体验可能是治疗联盟在混合治疗交付形式中的更准确的表示。关于治疗师的低评级的中介因素知之甚少，但有迹象表明，治疗师的依恋风格影响评级，因为具有更多回避型依恋风格的治疗师倾向于报告较弱的工作联盟（O'Connor et al.， 2019年）。尽管如此，在某些情况下，有利于来访者和治疗师具有相反的依恋风格（Bucci等人，2016年）。有趣的是，bCBT组的WAI-C和WAI-T评分收敛性更高。可以推测，基于计算机的模块所提供的更严格的结构可能会导致对治疗目标的更清晰的描述相对于合并平均值，WAI-C和WAI-T的工作联盟项目分布相似。这是预期由于可靠的心理测量特性的工作联盟的库存。项目偏差分布的右偏可能仅仅是由于缺少最低评分和/或少数非常高的评分造成的。ftf CBT-WAI-C中的第4项特别值得关注，因为该项目是唯一一个显著偏离平均值的项目。这个项目与治疗中的成就感有关，因此与目标维度有关。这表明客户的感知比-0.230.270.19S. Askjer和K. 马蒂亚森互联网干预25（2021）1004048治疗师在这方面，因此是上述发现的驱动力之一，即客户认为工作联盟整体上更强大。工作联盟中各维度平均分的分布也与治疗条件有关。目标维度在ftf CBT中较高，任务维度在bCBT中较高。治疗条件之间的债券维度评级是可比的，一个有趣的观察是，债券评级治疗师比客户之间更高。在一项叙述性综述中，Berger（2017）提出，任务维度和目标维度对于预测结果特别重要，这代表了未来研究的一个有趣前景，因为在本研究中，这些维度的治疗条件不同。的 联合 围 评分 显著 预测 治疗结果，这似乎是由WAI-T驱动的，这意味着该联盟的治疗师评级比客户评级更好地估计了治疗结果。这与一些一般的工作联盟研究相反，这些研究发现WAI-C比WAI-T更能预测结果（Cameron等人，2018年）。然而，这与其他关于bCBT的研究一致，他们发现WAI-T与结果相当，甚至是更好的预测因子，并表明这种模式可能是bCBT特有的（Kooistra et al.，2020;Vernmark等人，2019年）。使用WAI-C和WAI-T的联合工作联盟，所有参与者的平均值被证明是更节俭的，但有相同的解释方差。这个模型背后的想法是，看看双方的联合评级是否比每个单独的评级更好地预测在ftf CBT和bCBT中，使用联合WAI的调整模型不显著，表明工作联盟的预测值在治疗条件下没有变化。在交互作用模型中，治疗条件与工作联盟之间没有交互作用，说明治疗条件对工作联盟和结果关系没有Zilcha-Mano等人（2014）提出了工作联盟-结果关联的因果方向性传统上，工作联盟被认为是治疗过程中具有内在治疗价值的有效成分，其本身就解释了治疗结果的差异然而，可以认为，工作联盟相当受症状变化的影响，并且症状的减轻和缓解导致更好的工作联盟（Zilcha-Mano等人， 2014年）的报告。这些模型并不能根据工作联盟，工作联盟会带来更好的结果。事实上，对治疗反应迅速的患者可能会发展出更好的工作联盟，这表明结果和工作联盟之间存在双向性。一个有趣的调查方向是调查每周工作联盟和抑郁测量，例如使用格兰杰因果关系（Molenaar，2019）。即使在控制了先前的症状改善之后，工作联盟似乎也能预测一次又一次的治疗结果（Falkenstr？m等人， 2016年;Falkenstro？m等人， 2014年）的报告。 据我们所知，这还有待于在bCBT的背景下进行探索。5.1. 优势和局限性这项研究的优势源于高治疗保真度和直接比较两种形式的CBT。此外，在RCT中使用各种不同的指标可以进行细粒度分析。使用来自客户和治疗师的WAI有助于我们打算在此捕获的现象的内容有效性。然而，在这方面，目前的调查容易受到方法学的限制，6. 结论这项研究的结果表明，工作联盟在混合护理和面对面治疗中同样强大。研究结果还表明，工作联盟是预测的结果，当工作联盟的平均客户和治疗师之间，这主要是由于治疗师的评级。此外，这种关联似乎与治疗条件没有相互作用，这意味着在ftf CBT和bCBT中，从工作联盟同样可以很好地预测治疗结果。此外，纯粹的描述性研究结果表明，客户端的工作联盟高于治疗师，这些客户端和治疗师似乎有更统一的评级在bCBT条件。在工作联盟量表中，ftf CBT条件下的目标维度得分较高的客户和治疗师和bCBT组得分较高的任务维度。治疗条件下有类似的评级债券，但治疗师的评级债券维度高于客户在这两种治疗条件。未来的研究需要进一步阐明项目偏离模式，看看某些项目是否一贯更倾向于减少bCBT中的工作联盟。还需要更多的工作，在bCBT的工作联盟的因果方向性的结果协会。最后，未来的研究需要确定治疗师评估的联盟是否确实比客户评估的联盟与bCBT的结果更密切相关。资金由丹麦南部精神卫生服务研究基金资助，J.B. Winsløvs Vej20 indg.220 B，5000 Odense C. 来自丹麦创新基金，2009年26 A，4。Sal，DK-1100 København K 作 为 项 目 ENTER 的 一 部 分 （ ID 编 号 ： 5159-00002B）。两者都是公共基金。这些基金在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释和手稿撰写中均未发挥任何作用。竞合利益作者声明无利益冲突引用美国精神病学协会。（2000年）的第10/2000号决议。《精神疾病诊断与统计手册》（第4版，文本修订版）。华盛顿特区：作者。安德鲁斯，G.，Basu，A.，Cuijpers，P.，Craske，M.G.，McEhran，P.，英语，C.L.，Newby，J.M.，2018.焦虑和抑郁障碍的计算机治疗是有效的，可接受的和实用的医疗保健：更新的荟萃分析。 J. 焦虑症55，70-78。https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2018.01.001网站。Bates，Maechler，Bolker，Walker（2015）.使用lme4拟合线性混合效应模型J.统计软件，67（1），1-48。doi：10.18637/jss.v067.i01。伯杰，T.，2017.互联网干预的治疗联盟：一个叙述性的回顾和对未来研究的建议。心理医生Res.27（5），511-524。网址：//doi.org/10.1080/10503307.2015.1119908。Blais，MA，Jacobo，M.C.，史密斯，S.R.，2010.探讨短期住院心理治疗中的治疗联盟：初步研究。心理诊所心理治疗师17，386-394。https://doi.org/10.1002/cpp.666网站。Bordin，E.S.，1979.工作联盟的精神分析概念的普遍性。心理医生Theory Res. 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