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Enregistrement W1993787017 · doi:10.1089/153056204773644535

Delivering Cognitive-Behavior Therapy for Panic Disorder with Agoraphobia in Videoconference

2004· article· en· W1993787017 sur OpenAlexafffund
Stéphane Bouchard, Belle Paquin, Richard Payeur, Micheline Allard, Vicky Rivard, Thomas Fournier, Patrice Renaud, J Lapierre

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversité du Québec en Outaouais
Mots-clésVideoconferencingPanic disorderAgoraphobiaPsychologyFace-to-facePanicCognitionClinical psychologyMedicinePsychotherapistAnxietyPsychiatryMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delivering psychotherapy by videoconference could significantly increase the accessibility of empirically validated treatments. The aim of this study was to compare the effectiveness of cognitive-behavior therapy (CBT) for panic disorder with agoraphobia (PDA) when the therapy is delivered either face-to-face or by videoconference. A sample of 21 participants was treated either face-to-face or by videoconference. Results showed that CBT delivered by videoconference was as effective as CBT delivered face-to-face. There was a statistically significant reduction in all measures, and the number of panic-free participants among those receiving CBT by videoconference was 81% at post-treatment and 91% at the 6-month follow-up. None of the comparisons with face-to-face psychotherapy suggested that CBT delivered by videoconference was less effective. These results were confirmed by analyses of effect size. The participants reported the development of an excellent therapeutic alliance in videoconference as early as the first therapy session. The importance of these results for treatment accessibility is discussed. Hypotheses are proposed to explain the rapid creation of strong therapeutic alliances in videoconferencing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations273
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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