Continuing Education to Go: Capacity Building in Psychotherapies for Front-Line Mental Health Workers in Underserviced Communities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To address the gaps between need and access, and between treatment guidelines and their implementation for mental illness, through capacity building of front-line health workers. METHODS: Following a learning needs assessment, work-based continuing education courses in evidence-supported psychotherapies were developed for front-line workers in underserviced community settings. The 5-hour courses on the fundamentals of cognitive-behavioural therapy, interpersonal psychotherapy, motivational interviewing, and dialectical behaviour therapy each included videotaped captioned simulations, interactive lesson plans, and clinical practice behaviour reminders. Two courses, sequentially offered in 7 underserviced settings, were subjected to a mixed methods evaluation. Ninety-three nonmedical front-line workers enrolled in the program. Repeated measures analysis of variance was used to assess pre- and postintervention changes in knowledge and self-efficacy. Qualitative data from 5 semistructured focus groups with 25 participants were also analyzed. RESULTS: Significant pre- and postintervention changes in knowledge (P < 0.001) were found in course completers. Counselling self-efficacy improved in participants who took the first course offered (P = 0.001). Dropouts were much less frequent in peer-led, small-group learning than in a self-directed format. Qualitative analysis revealed improved confidence, morale, self-reported practice behaviour changes, and increased comfort in working with difficult clients. CONCLUSION: This work-based, multimodal, interactive, interprofessional curriculum for knowledge translation of psychotherapeutic techniques is feasible and helpful. A peer-led group format is preferred over self-directed learning. Its application can build capacity of front-line health workers in helping patients who suffer from common mental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».