Progress monitoring measures: A brief guide.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is much evidence to suggest that psychotherapy is effective, however, it is far from flawless (e.g., Lilienfield, 2007; Stuart, 1970). As the field of mental health changes, there has been a recent movement in routine practice toward the use of standardized measures to track client progress and to collect feedback about treatment response (Lambert & Shimokawa, 2011). The use of standardized tools can help practitioners identify when clients are not progressing in therapy and have been linked to better outcomes for nonresponsive clients than when these measures are not used (e.g., Shimokawa, Lambert, & Smart, 2010). The purpose of this article is to introduce a group of such tools, referred to as progress monitoring (PM) measures, and to highlight features relevant in selecting and implementing a PM measure in practice. Areas covered include domains assessed, target populations, administration, scoring, feedback and interpretation, cost, training and privacy. While there exist numerous outcome and assessment measures (e.g., Froyd, Lambert, & Froyd, 1996), this article focuses specifically on seven popular progress monitoring measures for adult mental health populations, that are brief, comprehensive and easily accessible tools designed to be used to monitor change throughout the therapeutic process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découle