Learning how to rate video-recorded therapy sessions: A practical guide for trainees and advanced clinicians.
Notice bibliographique
Résumé
Watching and rating psychotherapy sessions is an important yet often overlooked component of psychotherapy training. This article provides a simple and straightforward guide for using one Website (www.ATOStrainer.com) that provides an automated training protocol for rating of psychotherapy sessions. By the end of the article, readers will be able to have the knowledge to go to the Website and begin using this training method as soon as they have a recorded session to view. This article presents, (a) an overview of the Achievement of Therapeutic Objectives Scale (ATOS; McCullough et al., 2003a), a research tool used to rate psychotherapy sessions; (b) a description of APA training tapes, available for purchase from APA Books, that have been rated and scored by ATOS trained clinicians and posted on the Website; (c) step-by-step procedures on how ratings can be done; (d) an introduction to www.ATOStrainer.com where ratings can be entered and compared with expert ratings; and (e) first-hand personal experiences of the authors using this training method and the benefits it affords both trainees and experienced therapists. This psychotherapy training Website has the potential to be a key resource tool for graduate students, researchers, and clinicians. Our long-range goal is to promote the growth of our understanding of psychotherapy and to improve the quality of psychotherapy provided for patients.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,086 |
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 ».