Das Metakognitive Training bei Depression (D-MKT) ist ein Ansatz zur Behandlung von depressiven Patienten und versteht sich als Weiterentwicklung der kognitiven Verhaltenstherapie.

Hintergrund

Metakognition bedeutet kurz gefasst, „das Denken über das Denken“. Im D-MKT werden, entsprechend aktueller Forschungsergebnisse, depressionstypische Denkverzerrungen (z. B. „Sollte-Aussagen“ und „Geistiger Filter“) besprochen. Darüber hinaus werden im Training auch Verzerrungen in der allgemeinen Informationsverarbeitung im Sinne eines kognitiven Stils (z. B. Gedächtnis, Emotionserkennung) sowie dysfunktionale Bewältigungsstrategien (z. B. Grübeln, Gedankenunterdrückung), die typisch sind für eine Depression, thematisiert. Erste randomisiert-kontrollierte Studien stützten die Machbarkeit des Ansatzes und berichteten Anzeichen für seine Wirksamkeit über die unmittelbare Interventionsperiode hinaus.

Einzelnachweise

  1. L. Jelinek, M. Hauschildt, S. Moritz: Metakognitives Training bei Depression. 1. Auflage. Beltz, Weinheim.
  2. L. Jelinek, M. Hauschildt, S. Moritz: Metakognitives Training bei Depression (D-MKT). In: H. Stavemann (Hrsg.): Entwicklungen in der Integrativen KVT. Beltz, Weinheim 2016, ISBN 978-3-621-28356-4, S. 175200.
  3. J. H. Flavell: Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. In: American Psychologist. Band 34, Nr. 10, 1. Oktober 1979, ISSN 1935-990X, S. 906–911, doi:10.1037/0003-066x.34.10.906 (apa.org [abgerufen am 8. März 2017]).
  4. Lena Jelinek, Steffen Moritz, Marit Hauschildt: Patients’ perspectives on treatment with Metacognitive Training for Depression (D-MCT): Results on acceptability. In: Journal of Affective Disorders. Band 221, Oktober 2017, ISSN 0165-0327, S. 17–24, doi:10.1016/j.jad.2017.06.003 (elsevier.com [abgerufen am 19. Juni 2018]).
  5. Lena Jelinek, Marit Hauschildt, Charlotte E. Wittekind, Brooke C. Schneider, Levente Kriston: Efficacy of Metacognitive Training for Depression: A Randomized Controlled Trial. In: Psychotherapy and Psychosomatics. Band 85, Nr. 4, 2016, ISSN 0033-3190, S. 231–234, doi:10.1159/000443699 (karger.com [abgerufen am 19. Juni 2018]).
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