背景: 心理治疗的脱落会对来访者, 治疗师和医疗保健机构产生负面影响。研究已经识别各种脱落预测因素, 可分为三个方面:社会人口统计学, 心理和治疗相关的变量。 目的: 为了进一步阐明心理治疗脱落的预测因素, 将探索性研究设计应用于一个大样本, 测试了三个方面的25个不同变量的可能预测性。 方法: 该样本包括386位成年人, 用阿拉伯语参加了一项基于网络的认知行为疗法来治疗创伤后应激障碍 (PTSD) 。针对参与者的原籍国和居住国不同, 对数据进行了多层分析。为了挑选预测变量, 使用了LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 算法。 结果: 来自不同原籍国或居住国的参与者之间的脱落率差异不显著。同样, 在原籍国和居住国相同 (即移民路径相同) 的人群中, 脱落率也没有显著差异。 25个变量中的三个被确定为脱落的重要预测指标:婚姻状况 (离婚者的脱落概率要高于未离婚者 (即单身, 已婚或丧偶)), 治疗信心 (较低治疗信心的参与者有较高的脱落概率) 以及参与者进行治疗的注册年份 (注册的年份较早预测较低脱落概率) 。三因素模型区分脱落和完成的能力很差 (AUC = 0.652, 灵敏度较低, 特异性可接受) 。 结论: 预测变量属于治疗相关领域 (信心, 注册年份) 或特定目标人群 (婚姻状况) 。但是, 结果表明, 预测心理治疗中的脱落仍然是一项具有挑战性的工作, 并且单独分析每种治疗方法非常重要。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]