Psychic networks of patients in mental health care. How to maximise their robustness to prevent future breakdowns

Anno
2019
Proponente Silvia Andreassi - Ricercatore
Sottosettore ERC del proponente del progetto
SH4_3
Componenti gruppo di ricerca
Componente Qualifica Struttura Categoria
Giulio De Felice Dottore di Ricerca Psicologia Dinamica e Clinica Altro personale aggregato Sapienza o esterni, titolari di borse di studio di ricerca
Abstract

Avendo dimostrato in precedenti lavori (de Felice et al 2019) la possibilità di individuare e descrivere l¿evoluzione delle reti linguistiche (reti psichiche) di pazienti in psicoterapia, ora vogliamo approfondire ulteriormente lo studio della struttura delle suddette reti nei pazienti che hanno avuto un miglioramento e un peggioramento della psicoterapia. Questo al fine di individuare con più precisione quali siano gli elementi che differenziano un buono da un cattivo andamento nel processo della psicoterapia. In particolare ci proponiamo di individuare con più precisione quali siano gli elementi che aumentano la ¿robustezza¿ delle reti psichiche nelle terapie a buon esito con l¿idea di costruire un modello di lettura del processo terapeutico in grado di prevenire evoluzioni negative della terapia.
In questo lavoro analizzeremo 20 psicoterapie brevi della durata di un anno, 10 a buon esito e 10 a esito
I 20 pazienti sono stati inoltre sottoposti ad una valutazione giornaliera per tutta la durata del trattamento. Le valutazioni giornaliere sono state raccolte con l¿Individual Therapy Process Questionaire (ITPQ) (Mander, J. et al., 2014), un questionario self report di 36 item che valuta i principali meccanismo di cambiamento validati empiricamente oltre che fornire una valutazione del costrutto dell¿alleanza terapeutica. I dati così raccolti verranno analizzati con il supporto del Synergetic Navigation System (SNS) elaborato da Gunter Schiepek (2009, 2014). L'SNS è un sistema di monitoraggio in tempo reale che tiene conto degli esiti e soprattutto della valutazione del processo, con strumenti matematici integrati per l'analisi di serie temporali non lineari e non stazionarie.
Andremo quindi ad analizzare i cambiamenti di stato delle ¿reti psichiche¿ in funzione dei dati estratti dall¿SNS. Si studieranno le interazioni delle variabili nei singoli pazienti e l¿evoluzione delle singole variabili in tutti i pazienti.

ERC
SH4_3, PE7_8, SH3_2
Keywords:
PSICOTERAPIA, RETI NEURALI, SISTEMI COMPLESSI

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