作者=Holmberg Trine Theresa, Sainte-Marie Maxime, Jensen Esben Kjems, Linnet Jakob, Runge Eik, Lichtenstein Mia Beck, Tarp Kristine TITLE=寻求暴饮暴食障碍在线治疗的患者动机分析-结合系统文本压缩与情感分析的混合方法研究JOURNAL=精神病学前沿VOLUME=13 YEAR=2022 URL=//www.gosselinpr.com/articles/10.3389/fpsyt.2022.969115 DOI=10.3389/fpsyt.2022.969115 ISSN=1664-0640摘要= 与大多数标准治疗程序相比，在线治疗暴食症(BED)是一种容易获得的治疗选择。然而，很少有人知道动机类型如何表征这一人群，以及这些动机类型如何影响在线环境中的治疗依从性和效果。因此，我们旨在调查来自BED患者的书面动机陈述样本，以更多地了解治疗，特别是在线治疗，如何在这一人群中呈现。 方法在混合方法背景下使用自我决定理论，我们调查了在我们的样本中哪种类型的动机普遍存在，这是如何与患者情绪联系起来的，以及这些结构如何影响治疗和依从性。 结果与目前大多数文献所表明的相反，我们发现在我们的样本(n = 148)中，动机类型与治疗结果无关。我们确实发现情绪分数和动机类型之间有很强的关联，这表明该模型适用于检测效果。我们发现，当比较成年人和年轻人时，他们在动机类型上没有差异，治疗在年轻人和成年人中同样有效。在情绪评分方面，年轻人组的情绪评分和依从性之间存在差异，因为年轻人越积极，他们完成项目的可能性就越小。 由于动机类型对在线治疗的影响程度不像面对面治疗那样大，这表明在在线环境中，典型的治疗障碍可能不那么重要。这应该在摄入时考虑;由于缺乏动力的患者可能能够更好地坚持在线治疗，因为后者施加的障碍较少，只有强大的动力才能克服。写作文本的动机类型和情感得分密切相关，这表明自动化模型有可能基于情感来检测动机。