P-1152 - Pilot survey of cognitive behavioral psychotherapy (CBT) supervisors to determine their supervisory practice and learning needs
Notice bibliographique
Résumé
Substantial empirical support for cognitive behavioral therapy (CBT) effectiveness in treatment of various psychiatric disorders has been demonstrated. However, we do not have a complete and accurate understanding of how CBT supervisors themselves acquire competence in CBT or of the methods of CBT supervision they use. Become familiar with styles and techniques used by CBT supervisors Become familiar with educational needs of CBT supervisors Learn about supervisory practice of CBT supervisors and determine their learning needs. We piloted an anonymous self-administered questionnaire survey to CBT supervisors. The survey included questions on kind of training CBT supervisors have had both in CBT and in CBT supervision, supervisory methods they currently use and their perceived educational needs. 12 supervisors were invited to participate, and 7 responded (58% response rate). Only 43% have attended a formal teaching/supervision course. Modeling of the structure of CBT session during the supervision was done always or often by 57% of respondents. More then 50% of responders never or rarely observed traineés therapy session. 100% of the respondents were interested in receiving further training in CBT supervision with 86% of the respondents believing that this training should be done through a formal course. Surveyed CBT supervisors have expressed a strong need to receive further training in CBT supervision through a formal course. The needs assessment will serve as a platform for the development of a faculty development program for CBT supervisors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».