Collaborative music therapy via remote video technology to reduce a veteran's symptoms of severe, chronic PTSD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using videoconference technology to provide health care is established in many fields. The authors are not aware of any published reports of music therapy (MT) conducted remotely. This case review describes the process and outcomes of remotely delivered MT to address symptoms of post-traumatic stress disorder (PTSD) in a military veteran. Method: MT was co-facilitated by a music therapist and a clinical psychologist. Sessions were delivered as videoconferences (over 1400 km) utilizing the Ontario-Telehealth Network. A retrospective case study with input from the client was conducted. Results: The client reported improvement, in many of his symptoms. At the end of the treatment period, he attributed much of his progress to MT. Using videoconference technology did not seem to hinder the treatment efficacy. The novel nature of providing MT remotely necessitated an effective collaboration between the music therapist and the client's clinical psychologist. Conclusions: Based on the experience described in this case study, the authors concluded that, (a) remotely-delivered MT can be effective in the treatment of complex PTSD, (b) inter-professional collaboration made a positive impact on the treatment process, (c) geographic distance need not be an obstacle to effective treatment and (d) a remote treatment modality was not detrimental to treatment efficacy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».