Julian A. Rubel

• Auf der Grundlage großer Datensätze bereits behandelter Psychotherapiepatienten werden typische Veränderungsmuster identifiziert, die Therapeuten dabei unterstützen sollen, den beobachteten Verlauf ihrer Patienten besser einordnen und Erfolgswahrscheinlichkeiten ableiten zu können. Dabei werden Unterschiede und Gemeinsamkeiten dieser Muster und deren Implikationen in Bezug auf Therapieerfolg und -länge für verschiedene Störungsbilder, Erhebungsinstrumente, Therapiephasen und Untersuchungsdesigns herausgearbeitet sowie rechenintensive Identifikationsmethoden mit einfacheren verglichen.
• Typical treatment response patterns are identified on the basis of large datasets comprising already treated psychotherapy patients. These response patterns can support therapists to evaluate the observed treatment course of currently treated patients and to derive treatment success probabilities. Differences and similarities of these response patterns as well as their implications with regard to treatment outcome and treatment length are investigated for different diagnostic groups, instruments, phases, and settings. Additionally, computationally intensive identification methods are compared with simpler methods.