Improving the scalability of psychological treatments in developing countries: An evaluation of peer-led therapy quality assessment in Goa, India
Notice bibliographique
Résumé
Psychological treatments delivered by lay therapists, with little or no previous mental health training, have been shown to be effective in treating a range of mental health problems. In low resource settings, the dearth of available experts to assess therapy quality potentially leads to a bottleneck in scaling up lay therapist delivered psychological treatments. Peer-led supervision and the assessment of therapy quality may be one solution to address this barrier. The purpose of this study was two-fold: 1) to assess lay therapist quality ratings compared to expert supervisors in a multisite study where lay therapists delivered two locally developed, psychological treatments for harmful and dependent drinking and severe depression; 2) assess the acceptability and feasibility of peer-led supervision compared to expert-led supervision. We developed two scales, one for each treatment, to compare lay therapist and expert ratings on audio-taped treatment sessions (n = 189). Our findings confirmed our primary hypothesis of increased levels of agreement between peer and expert ratings over three consecutive time periods as demonstrated by a decrease in the differences in mean therapy quality rating scores. This study highlights that lay therapists can be trained to effectively assess each other's therapy sessions as well as experts, and that peer-led supervision is acceptable for lay therapists, thus, enhancing the scalability of psychological treatments in low-resource settings.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».