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Open Access 13.10.2022 | psychiatrie

Prozessfeedback und Prozesssteuerung in der Psychotherapie

Erfahrungen mit dem Synergetischen Navigationssystem (SNS)

verfasst von: Univ.-Prof. Dr. Günter Schiepek

Erschienen in: psychopraxis. neuropraxis

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Zusammenfassung

Kontinuierliches Prozessfeedback mit internet- und app-basierten Methoden hat sich in der Psychotherapie inzwischen etabliert, mit deutlichen Unterschieden in der Art der Realisierung. Das Synergetische Navigationssystem (SNS) bietet die Möglichkeit, die Komplexität und nichtlineare Dynamik von Therapieprozessen engmaschig zu erfassen, zu analysieren und zu visualisieren, wobei die Verlaufsmuster in regelmäßigen Feedbackgesprächen mit den Patient*innen besprochen werden. Dies wird an einem Fallbeispiel illustriert.
Hinweise

Hinweis des Verlags

Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.

Einleitung

Seit einigen Jahren befinden sich digitalisierte Verfahren des Prozessmonitorings in Psychotherapie und Psychosomatik im Routinebetrieb. Ihre Nutzung gilt inzwischen als Merkmal von „good practice“ [5], wobei es durchaus Unterschiede in der Vorgehensweise und in der Logik der Anwendungen gibt. Die hier vorgestellte Methodik, die sich seit etwa 15 Jahren im Praxiseinsatz befindet, versucht, den hoch dynamischen, komplexen und nur sehr begrenzt vorhersehbaren Verlaufsmustern von Psychotherapie gerecht zu werden und der individuellen Entwicklung der einzelnen Patienten zu folgen. Diese als „Personalisierung“ oder „Individualisierung“ der Psychotherapie bekannte Entwicklung geht davon aus, dass Therapieprozesse keinen (z. B. diagnosespezifischen) Standardverläufen („standard tracks“) folgen [12] und sehr persönliche Schwerpunktsetzungen erfordern, die sich an unterschiedlichen Therapiezielen, Lebenssituationen, Kompetenzen und Ressourcen der Patienten sowie transdiagnostischen Konglomeraten von Problemen und Symptomen orientieren.
Den theoretischen Hintergrund hierfür bieten die Komplexitätswissenschaften, vor allem Synergetik und Chaostheorie, die sich mit der Erklärung und Analyse von Selbstorganisationsprozessen in komplexen Systemen befassen [4]. Um diesen theoretischen wie auch praktischen Ansprüchen zu genügen, sollten Verfahren des Prozessmonitorings ein breites Spektrum von veränderungsrelevanten Faktoren erfassen (nicht nur Symptome), im Idealfall auch rein personenspezifische Faktoren, die genau auf einen individuellen Patienten zutreffen, und es sollten auch frei wählbare Abtastraten möglich sein, wobei sich tägliche Selbsteinschätzungen inzwischen bewährt haben.

Methode

Grundfunktionen des SNS

Wir berichten hier über ein internet- und app-basiertes Verfahren, das als serverbasierte Dienstleistung verfügbar ist („Synergetisches Navigationssystem“, SNS). Es handelt sich insofern um ein generisches Verfahren, als die benutzten Fragebögen für die Selbst- oder Fremdeinschätzung frei wählbar sind (z. B. nach Diagnosen, therapeutischem Vorgehen oder wissenschaftlichem Interesse). Das SNS erlaubt die Nutzung unterschiedlicher lizenzrechtlich zugänglicher Fragebögen, die im System vorgehalten werden. Für die Prozesserfassung steht ein standardisierter und normierter Therapie-Prozessbogen (TPB; [11, 13]) zur Verfügung, der unterschiedliche verlaufsrelevante Dimensionen (Faktoren) umfasst (z. B. Veränderungsmotivation, Qualität der Therapiebeziehung, Einsicht und neue Perspektiven, Problembelastung und andere). Daneben gibt es die Möglichkeit, mithilfe eines Fragebogeneditors weitere Fragebögen anzulegen, vor allem personalisierte Fragebögen, die mit dem Patienten gemeinsam entwickelt werden. Die zeitliche Taktung der Messungen ist frei definierbar, z. B. einmalig (Screening), zu wenigen Zeitpunkten (z. B. Prä‑, Post- und Katamnese), oder hochfrequent (z. B. täglich). Letzteres ist die übliche Messfrequenz zur Erfassung von Therapieverläufen (time sampling). Möglich ist auch eine Vorgabe zu beliebigen Zeitpunkten (event sampling), z. B. mehrmals am Tag, um die Reaktion auf spezifische Ereignisse wie Stress oder starke Emotionen zu erfassen.
Therapeutische Verläufe sind in der Regel hoch dynamisch, komplex und nur begrenzt vorhersehbar
Die Resultate der verfügbaren Outcomefragebögen werden in Form von Säulendiagrammen dargestellt, die Resultate der hochfrequent beantworteten Prozessfragebögen in Form von Zeitreihen, welche umfassende Informationen zum therapeutischen Prozess enthalten. Die Antwortskalen der Items (z. B. Likert-Skalen oder visuelle Analogskalen) werden dabei auf der y‑Achse, die Zeit in Tagen oder in aufeinanderfolgenden Messpunkten auf der x‑Achse dargestellt. Neben quantitativen Einschätzungen besteht auch die Möglichkeit, elektronische Tagebücher zu schreiben. Die Zeitreihen lassen sich in unterschiedlich großen Diagrammen aufrufen, wobei man mit dem Cursor auf jeden beliebigen Messzeitpunkt gehen und in einem Tipptool neben dem Skalenwert und dem Datum der Eingabe auch den Tagebucheintrag lesen kann. Mehrere Zeitreihen können in einem Diagramm auch übereinandergelegt werden, sodass man einen unmittelbaren Vergleich z. B. zwischen verschiedenen Items eines Fragebogens oder zwischen verschiedenen Personen (z. B. in der Paar- oder Familientherapie) erhält.
Die Subskalen (Faktoren) eines Prozessbogens werden in z‑transformierten Verläufen gezeigt, also um den Mittelwert von 0 in Einheiten von Standardabweichungen. Dies hat den Vorteil, die prozessuale Gestalt der Verläufe besonders zu verdeutlichen und vergleichbar zu machen (Abb. 1). Sämtliche angelegten Diagramme bleiben für die nächste Nutzung (z. B. die nächste Therapiesitzung) erhalten und werden automatisch aktualisiert. Ein visueller Vergleich mehrerer Zeitreihen (z. B. aller Items eines Prozessfragebogens) ist in einem Rohwerte-Resonanzdiagramm möglich, der die Werte von Zeitreihen in einer Regenbogenfarbskala zeilenweise darstellt (Abb. 2a).
Für die Auswertung der Prozessdaten stehen unterschiedliche Analyseverfahren zur Verfügung.
Die dynamische Komplexität [4, 9] erfasst die Komplexität von Zeitreihen in einer Kombination aus Amplitude, Frequenz und Verteilung der Werte über die verfügbare Skala oder den empirischen Wertebereich. Die Berechnung erfolgt in einem Gleitfenster frei wählbarer Breite, welches pro Messgröße den gesamten Verlauf abscannt und in einer eigenen Zeitreihe darstellt. Der Kennwert zeigt, wann ein Prozess sich in eine kritische Instabilität hineinbewegt. Kritische Fluktuationen oder kritische Instabilitäten sind häufig Vorläufer von Musterwechseln, sei es in Richtung von „sudden gains“ oder von „sudden losses“. Auch vor Suizidversuchen [3] oder Sportverletzungen [14] können kritische Fluktuationen als early warning signals auftreten.
Ein weiterer Zweck ergibt sich durch die Tatsache, dass pathologische Prozesse oft durch intensivierte (z. B. Emotionsschwankungen bei Borderline-Störungen) oder umgekehrt durch eingeschränkte Dynamiken (z. B. rigide oder verflachte Emotionalität bei Depression) gekennzeichnet sind. Die Veränderung der dynamischen Komplexität ist mithin auch ein Merkmal therapeutischer Effekte.
Die dynamische Komplexität zeigt, wann ein Prozess sich in eine kritische Instabilität hineinbewegt
Neben der Darstellung in Zeitreihen kann die dynamische Komplexität in einer Farbskala dargestellt werden (Abb. 2b). In einem Farbdiagramm werden die einzelnen Items eines Fragebogens in Linien übereinander gezeigt, wobei alle oder nur einzelne Items ausgewählt werden können. Da man daran erkennt, bei welchen Items Komplexitätsänderungen synchron auftreten, werden diese Darstellungen als Komplexitäts-Resonanz-Diagramme (KRDs) bezeichnet. Im Default-Modus entspricht dunkelrot dem höchsten Wert, wobei es mit einem Schieberegler möglich ist, diesen Maximalwert nach unten zu regulieren, um eine Kalibrierung des Komplexitätsmusters zu erreichen (entsprechend dem Kontrast in der Fotografie).
Das Verfahren der Recurrence Plots macht wiederkehrende Werteabfolgen von Zeitreihen in einem Zeit×Zeit-Diagramm erkennbar [1, 15]. Es beruht auf der Einbettung von Zeitreihen in einem Phasenraum mit Zeitverzögerungskoordinaten, wobei die euklidischen Abstände der Vektorpunkte direkt in Farbe übertragen (Farb-Recurrence-Plots) oder nach Vorgabe eines Radius um jeden Vektorpunkt binär markiert werden (Nachbarpunkt innerhalb oder außerhalb des wählbaren Radius; Schwarz-Weiß-Plot). Phasen wiederkehrender, stabiler Dynamik werden als „recurrent“ markiert, Musterwechsel (Ordnungsübergänge) dagegen als Transienten. Recurrence Plots und KRDs zeigen in vielen Fällen komplementäre Muster, d. h. an den Stellen, an denen im KRD kritische Instabilitäten erkennbar sind, treten in Recurrence Plots Transienten, also dynamische Übergangsszenarien auf.
Synchronisationsmuster werden über die Interkorrelationen von Items in Form von Matrizen dargestellt (von −1 [dunkelrot] über 0 [weiß] bis +1 [dunkelgrün]) (Abb. 3). Die in einem frei wählbaren Zeitfenster berechneten Korrelationsmatrizen kann man mit einem Marker über den Verlauf ziehen, was die Veränderung der Synchronisationsmuster wie in einem Film sichtbar macht. Auch die Korrelationen zwischen einzelnen Item-Paaren können im Verlauf dargestellt werden, wobei auf der x‑Achse die Zeit und auf der y‑Achse die Korrelationswerte von −1 bis +1 aufgetragen sind. Hierfür reicht ein Mausklick in die Zelle der Korrelationsmatrix, welche den Schnittpunkt zwischen den beiden ausgewählten Items bildet. In der klinischen Praxis trägt die Darstellung der Inter-Item-Korrelationen zur Hypothesenbildung über Zusammenhänge zwischen verschiedenen Kognitionen und Emotionen eines Patienten bei. Die Korrelationsdynamiken zwischen mehreren Item-Paaren können übereinandergelegt und damit direkt verglichen werden.
Werden die Absolutwerte der Inter-Item-Korrelationen zu einem mittleren Korrelationsverlauf gebündelt, erhält man ein Maß der inneren Kohärenz (Ordnerstärke) der Dynamik (unabhängig davon, ob die Verläufe direkt oder spiegelverkehrt synchron verlaufen). Bemerkenswert ist die lokale (zeitlich begrenzte) Zunahme der Inter-Item-Synchronisation während Perioden kritischer Instabilität (Abb. 4b). Schließlich ist es möglich, die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit aufeinanderfolgender Korrelationsmatrizen zu beurteilen, indem man diese selbst wieder untereinander korreliert (Meta-Korrelationsmatrizen). Damit werden Perioden deutlich, die stabile oder sich ändernde Korrelationsmuster aufweisen (Abb. 5).

Fallbeispiel

Die Patientin (Frau A.) war eine 37-jährige Frau, die lange in einer Steuerkanzlei gearbeitet hatte (für eine umfassende Darstellung dieses Falls s. [10]). Nach mehreren Partnerschaften mit Männern, in denen sie oft sadistische Gewalt erlitten hatte, lebte sie in einer lesbischen Beziehung mit einer gleichaltrigen Frau. Trotz langjähriger Traumatisierungen seit Kindheit war sie in den 15 Jahren ihrer engagierten Berufstätigkeit in der Lage, ein geordnetes Leben zu führen, was sich mit Ende der Anstellung, bedingt durch eine Fremdübernahme „ihrer“ Kanzlei, drastisch geändert hatte. Dominant wurden nun Selbstverletzungen, wechselnde dissoziative Persönlichkeitszustände, die füreinander amnestisch waren, Unkonzentriertheit und Gefühle von Derealisation (Diagnosen: „komplexe dissoziative Störung“ und „Borderline-Persönlichkeitsstörung“). Neben den klinischen Auffälligkeiten war sie von der Sorge erfüllt, jemals wieder ein gesundes Leben führen und eine eigene, klare Identität entwickeln zu können.
Am Beginn ihrer tagesklinischen Behandlung nannte Frau A. im Ressourceninterview folgende Herausforderungen: „Abgrenzung von Geräuschen und Störstimmen“ (gemeint sind nicht psychotische Stimmen, sondern übermäßig störend und als in sie eindringend empfundene Stimmen von realen Personen), „Stabilität im Leben“, und „Arbeit finden“. Von dieser letztgenannten Herausforderung, die sie seit ihrem Berufsausstieg intensiv beschäftigte, sollte sie sich im Laufe der Therapie allerdings verabschieden.
Die Patientin erarbeitete zusammen mit ihrer Therapeutin ein idiographisches Systemmodell, welches die für sie relevanten psychologischen Aspekte und deren Wechselwirkungen beinhaltete (dargestellt in [10]). Die Komponenten eines Systemmodells sind „Variablen“, also Größen, deren Ausprägung sich in der Zeit verändert. Sie bezeichnen intraindividuelle oder interpersonelle Aspekte eines bio-psycho-sozialen Systems, z. B. Kognitionen, Emotionen, Motive, Verhaltensweisen, physiologische Zustände und Ähnliches. Diese Variablen bildeten die Grundlage für ihren persönlichen Prozessfragebogen, den sie zusammen mit ihrer Therapeutin am Fragebogeneditor des SNS entwickelte und im Laufe der Therapie mithilfe der SNS-App (Center for Complex Systems, Stuttgart, Deutschland) täglich ausfüllte (Tab. 1). Daraus ergab sich eine visuelle Darstellung des Veränderungsprozesses.
Tab. 1
Die Items des personalisierten Fragebogens der Patientin, eingeteilt in die Kategorien „Stress und Stressverarbeitung“ (entspricht dem „Kind-State“, „Faktor 1“) und „Positive Ziele und Identitätsentwicklung“ (entspricht dem „Erwachsenen-State“, „Faktor 2“)
Stress und Stressverarbeitung (Entspricht dem Ego-State „Kind“)
Heute habe ich Stress erlebt
Heute war es notwendig, mein Kopfkino zu aktivieren
Heute bin ich weggesaust – dissoziiert
Heute war es für mich wichtig, alleine zu sein
Heute wurde ich von der Depression mitgerissen
Der Impuls zur Selbstverletzung war für mich heute …
Das Gedankenkreisen war für mich heute …
Die Störstimmen waren für mich heute …
Mein Aggressionspegel war heute …
Mein Wutpegel war heute …
Heute fühlte ich mich überfordert
Mein Bedürfnis nach Abgrenzung war heute …
Positive Ziele und Identitätsentwicklung (entspricht dem Ego-State „Erwachsene“)
Meine Belastbarkeit war heute …
Mein Gefühl der inneren Sicherheit war heute …
Mein Empfinden von Selbstständigkeit war heute …
Das Gefühl für meine innere Identität war heute …
Mein Gefühl der Erleichterung war heute …
Meine Teilnahme am sozialen Leben war heute …
Frau A. brachte das Blatt, auf dem „ihr“ Modell dargestellt war, in den darauffolgenden Therapiesitzungen immer wieder mit – es sei die „Landkarte ihrer Seele“. Es machte ihr verständlich, wie die Aktivierungsmuster ihres Erlebens „funktionierten“ und welche Kognitionen, Emotionen und Verhaltensweisen wie getriggert wurden. Im Laufe dieser Arbeit wurde ihr klar, dass bestimmte Variablen bzw. Erlebnisaspekte bestimmten Ego-States oder Ich-Zuständen entsprachen. Im Unterschied zum Alltagserleben, in dem diese States wie zufällig wechselten und oft füreinander amnestisch waren, lagen sie hier nun synoptisch vor Augen. Damit war auch eine vertiefte traumafokussierte Therapie und States-Arbeit möglich, von der sie gut profitierte.
Die Patientin entwickelte zusammen mit ihrer Therapeutin ihren eigenen Prozessfragebogen
Die von der Patientin vorgenommene Einteilung der Fragen (Items) in zwei Kategorien („Faktoren“) wurde in der weiteren therapeutischen Arbeit relevant. Es sollte sich zeigen, dass die beiden Kategorien genau den beiden für sie dominanten „Ego-States“ entsprachen – einem „Kind-State“ und einem „Erwachsenen-State“. Im ersten Drittel der Therapie realisierten diese beiden States eine alternierende Dynamik, d. h. sie schlossen sich gegenseitig weitgehend aus. Das gegenläufige Muster ist sowohl in den Zeitreihen (Abb. 1) als auch im Rohwerte-Resonanzdiagramm erkennbar (Abb. 2a). In dieser Phase waren vor allem die Items des Faktors 1 („Kind-State“) von starken Fluktuationen geprägt, was sich im Komplexitäts-Resonanz-Diagramm (Abb. 2b) deutlich zeigt.
Die alternierende Rhythmik manifestierte sich auch in den Korrelationsmustern der Items. Im ersten Drittel der Therapie waren die Items der beiden Faktoren (States) deutlich synchronisiert (positiv korreliert) und die Verläufe der Items des jeweils anderen Faktors antisynchronisiert (negativ korreliert) (Abb. 3a). Die alternierende Dynamik der beiden dominanten Ego-States drückte sich auch in einer hohen durchschnittlichen Inter-Item-Korrelation (gemittelt über die Absolutwerte der Korrelationen, also ohne Berücksichtigung des Vorzeichens) aus (Abb. 4b), mit einem Maximum kurz vor dem Phasenübergang (Markierung 1). Dies entspricht der in ganz unterschiedlichen Systemen auftretenden gesteigerten Synchronisation von Systemkomponenten oder Subsystemen während kritischer Instabilitäten kurz vor Phasenübergängen [2, 4, S. 411 ff., 8]. Die beiden Faktoren „versklaven“ in dieser Zeit als die dominanten Ordner das Erleben. Danach löst sich die pathologische Übersynchronisation auf (vgl. Abb. 3a, b).
Im Verlauf der Therapie ereigneten sich zwei bedeutsame Musterwechsel („Phasenübergänge“). Im ersten Drittel des Erfassungszeitraums war jeder Tag mehr oder weniger deutlich von einem der States geprägt – ein Muster, das sich zu einem bestimmten Zeitpunkt (Markierung 1 in Abb. 2 und 4) fast schlagartig änderte. Direkt davor trat eine maximale Fluktuation in Richtung Stresserleben (Abb. 1) auf, welche sie subjektiv als Identitätskrise wahrnahm. Auch in der wöchentlich ausgefüllten Depressions-Angst-Stress-Skala (DASS 21; [6]) ist eine deutliche Zunahme ihres Depressions- und Stresserlebens vor dem Musterwechsel erkennbar (Markierung 1 Abb. 4a).
Zu diesem Zeitpunkt hatte die Patientin beschlossen, sich von dem Druck, am ersten Arbeitsmarkt tätig sein zu wollen, zu verabschieden. Dies war bisher eines ihrer zentralen Themen gewesen und auch im Ressourceninterview noch als wichtige Herausforderung benannt. Der Entscheidungsprozess wurde eingeleitet von einem attraktiven beruflichen Angebot, das sie bekommen hatte. Nach mehreren Tagen der Ambivalenz (Abb. 4a) und innerer Konflikte entschied sie sich dagegen und erlebte dies als Befreiungsschlag. Es war ihr gelungen, auf ihre innere Stimme und auf ihre Bedürfnisse zu hören, anstatt sich immer wieder in verschiedene Ansprüche „hineinzupeitschen“.
Dieser wie viele andere Therapieverläufe sind durch spontane Musterwechsel (Phasenübergänge) geprägt
Zugleich hatte sie bis dahin schon intensiv an den hinter den States liegenden Traumatisierungen gearbeitet (z. B. am Zusammenhang zwischen den Störstimmen und den Gewalterfahrungen in ihren früheren Beziehungen) und sich mit den im Systemmodell erarbeiteten psychischen Funktionsmechanismen ihrer Statedynamik beschäftigt. In den Zeitreihen fast aller Aspekte ihres Erlebens war diese Veränderung deutlich erkennbar (Abb. 1, 2, 3, 4 und 5). Im weiteren Verlauf fand ein zweiter Phasenübergang statt, aber weniger deutlich als der erste. Er bezog sich auf Konflikte mit ihrer Lebenspartnerin und akzentuierte die Entwicklung, die nach dem ersten Musterwechsel eingesetzt hatte. Unterstützt durch mehrere Therapiegespräche ging sie nicht regressiv, sondern progressiv aus der Krise hervor. In der Meta-Korrelationsmatrix (Korrelation der sequenziellen Korrelationsmuster) wird deutlich, dass sich das von den beiden States geprägte Muster danach völlig auflöste (Abb. 5).
Frau A. setzte die Arbeit mit ihrem Prozessfragebogen noch einige Wochen nach der Entlassung aus der Tagesklinik fort, welche sich in den Verläufen übrigens kaum bemerkbar machte. Insgesamt nahm sie 138 Tage am Therapiemonitoring teil. Aus ihrer Sicht waren die Arbeit mit ihrem persönlichen Fragebogen und die regelmäßigen Therapiegespräche, die konsequent auf die Verlaufsmuster und auf ihr Systemmodell Bezug nahmen, sehr hilfreich und motivierend.

Perspektiven

Die Möglichkeiten des SNS liefern in verschiedener Hinsicht die Grundlage für eine personalisierte oder individualisierte Psychotherapie. Jenseits von Manualen wird der Prozess von Patient*innen und Therapeut*innen gemeinsam auf der Basis von Prozessdaten reflektiert und gesteuert, im Sinne von shared decision making und der Unterstützung von Selbstmanagement und Selbstwirksamkeit der Patient*innen. Effekte in Richtung verbesserter Selbstreflexion, Veränderungsmotivation, Emotionswahrnehmung und -regulation sowie anderer therapiefördernder Bedingungen beruhen sowohl auf den täglichen Selbsteinschätzungen als auch auf den wiederholten feedbackbasierten Therapiegesprächen. In welchem Umfang bei welchen Patient*innen derartige Effekte auftreten und wie sie vermittelt werden, sollte in Zukunft allerdings näher untersucht werden. Hierzu sind eine umfassende Nutzerbefragung (von Therapeut*innen wie von Patient*innen) und eine randomisierte kontrollierte Studie in Arbeit.
Erfahrungen in unterschiedlichen Arbeitsfeldern (Kliniken, Tageskliniken, ambulante Psychotherapie) machen deutlich, dass die Motivation von Patient*innen, sich hochfrequent über längere Zeiträume am Prozessmonitoring zu beteiligen, sehr hoch ist. Complianceraten liegen zwischen 80 und 100 % (z. B. [7]). Die Digitalisierung des Vorgehens macht es auch leicht, im Rahmen von Onlinetherapien eingesetzt zu werden und diese zu optimieren.
Schließlich erleichtert vor allem die Technologie des SNS die Durchführung praxisnaher Forschung. Jede Therapie produziert eine Einzelfallstudie, wobei Einzelfälle leicht zu umfassenden Prozess-Outcome-Studien aggregiert werden können (practice-based evidence). Das Problem begrenzter Fallzahlen, mit dem wir bei der Durchführung von Studien meist konfrontiert sind, könnte mit einem flächendeckenden Einsatz von Prozess-Outcome-Monitoring gelöst werden. Die Welten von Einzelfallforschung und Big Data ließen sich vereinen.

Fazit für die Praxis

  • Durch die Nutzung digitalisierter Technologien wie dem Synergetischen Navigationssystem (SNS) besteht die Möglichkeit, Veränderungsprozesse zu erfassen und zu evaluieren, während sie sich vollziehen.
  • Das Real-Time-Monitoring des Prozesses liefert die Grundlage für Feedbackgespräche und eine gemeinsame Prozessgestaltung von Therapeut*in und Patient*in.
  • Neben standardisierten können auch individualisierte Prozessfragebögen entwickelt und verwendet werden, basierend auf einer detaillierten Fallkonzeption.
  • Durch die täglichen Selbsteinschätzungen und -reflexionen der Patient*innen sowie durch die regelmäßigen Feedbackgespräche können Entwicklungsprozesse substanziell unterstützt werden. Erfahrungen zeigen, dass sich damit die Veränderungsmotivation, Selbstwirksamkeit und auch die Qualität der Therapiebeziehung fördern lässt.

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

Das SNS wurde in jahrelanger Grundlagenforschung vom Autor (G. Schiepek) und seinem Team am Center for Complex Systems entwickelt. Die Nutzung setzt eine zumindest minimale Schulung im technischen Umgang mit dem System, in der Interpretation der Ergebnisse und in der Durchführung der therapeutischen Feedbackgespräche voraus. Eine entsprechende Patienteninformation (Informed Consent) ist verpflichtend.
Für diesen Beitrag wurden von den Autor/-innen keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien. Für Bildmaterial oder anderweitige Angaben innerhalb des Manuskripts, über die Patient/-innen zu identifizieren sind, liegt von ihnen und/oder ihren gesetzlichen Vertretern/Vertreterinnen eine schriftliche Einwilligung vor.
Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.
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Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://​creativecommons.​org/​licenses/​by/​4.​0/​deed.​de.

Hinweis des Verlags

Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Coco MI, Mønster D, Leonardi G, Dale R, Wallot S (2021) Unidimensional and multidimensional methods for recurrence quantification analysis with crqa. R J 13(1):145 CrossRef Coco MI, Mønster D, Leonardi G, Dale R, Wallot S (2021) Unidimensional and multidimensional methods for recurrence quantification analysis with crqa. R J 13(1):145 CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Haken H, Schiepek G (2010) Synergetik in der Psychologie. Selbstorganisation verstehen und gestalten, 2. Aufl. Hogrefe, Göttingen Haken H, Schiepek G (2010) Synergetik in der Psychologie. Selbstorganisation verstehen und gestalten, 2. Aufl. Hogrefe, Göttingen
11.
Zurück zum Zitat Schiepek G, Stöger-Schmidinger B, Kronberger H, Aichhorn W, Kratzer L, Heinz P, Viol K, Lichtwarck-Aschoff A, Schöller H (2019) The therapy process questionnaire. Factor analysis and psychometric properties of a multidimensional self-rating scale for high-frequency monitoring of psychotherapeutic processes. Clin Psychol Psychother 26:586–602. https://​doi.​org/​10.​1002/​cpp.​2384 CrossRefPubMedPubMedCentral Schiepek G, Stöger-Schmidinger B, Kronberger H, Aichhorn W, Kratzer L, Heinz P, Viol K, Lichtwarck-Aschoff A, Schöller H (2019) The therapy process questionnaire. Factor analysis and psychometric properties of a multidimensional self-rating scale for high-frequency monitoring of psychotherapeutic processes. Clin Psychol Psychother 26:586–602. https://​doi.​org/​10.​1002/​cpp.​2384 CrossRefPubMedPubMedCentral
12.
Zurück zum Zitat Schiepek G, Gelo O, Viol K, Kratzer L, Orsucci F, Felice G, Stöger-Schmidinger B, Sammet I, Aichhorn W, Schöller H (2020) Complex individual pathways or standard tracks? A data-based discussion on the trajectories of change in psychotherapy. Couns Psychother Res. https://​doi.​org/​10.​1002/​capr.​12300 CrossRef Schiepek G, Gelo O, Viol K, Kratzer L, Orsucci F, Felice G, Stöger-Schmidinger B, Sammet I, Aichhorn W, Schöller H (2020) Complex individual pathways or standard tracks? A data-based discussion on the trajectories of change in psychotherapy. Couns Psychother Res. https://​doi.​org/​10.​1002/​capr.​12300 CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Schiepek G, Schorb A, Schöller H, Kratzer L, Aichhorn W (2022) Early-warning signals of upcoming sport injuries in psychological time series—A single case study. BMJ Open Sport Exerc Med (in review) Schiepek G, Schorb A, Schöller H, Kratzer L, Aichhorn W (2022) Early-warning signals of upcoming sport injuries in psychological time series—A single case study. BMJ Open Sport Exerc Med (in review)
15.
Zurück zum Zitat Webber CL, Marwan N Jr. (2015) Recurrence quantification analysis: Theory and best practices. Springer, Berlin CrossRef Webber CL, Marwan N Jr. (2015) Recurrence quantification analysis: Theory and best practices. Springer, Berlin CrossRef
Metadaten
Titel
Prozessfeedback und Prozesssteuerung in der Psychotherapie
Erfahrungen mit dem Synergetischen Navigationssystem (SNS)
verfasst von
Univ.-Prof. Dr. Günter Schiepek
Publikationsdatum
13.10.2022
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
psychopraxis. neuropraxis
Print ISSN: 2197-9707
Elektronische ISSN: 2197-9715
DOI
https://doi.org/10.1007/s00739-022-00843-3