Assessing Competence in Collaborative Case Conceptualization: Development and Preliminary Psychometric Properties of the Collaborative Case Conceptualization Rating Scale (CCC-RS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case conceptualization is assumed to be an important element in cognitive-behavioural therapy (CBT) because it describes and explains clients' presentations in ways that inform intervention. However, we do not have a good measure of competence in CBT case conceptualization that can be used to guide training and elucidate mechanisms. AIMS: The current study addresses this gap by describing the development and preliminary psychometric properties of the Collaborative Case Conceptualization - Rating Scale (CCC-RS; Padesky et al., 2011). The CCC-RS was developed in accordance with the model posited by Kuyken et al. (2009). METHOD: Data for this study (N = 40) were derived from a larger trial (Wiles et al., 2013) with adults suffering from resistant depression. Internal consistency and inter-rater reliability were calculated. Further, and as a partial test of the scale's validity, Pearson's correlation coefficients were obtained for scores on the CCC-RS and key scales from the Cognitive Therapy Scale - Revised (CTS-R; Blackburn et al., 2001). RESULTS: The CCC-RS showed excellent internal consistency (α = .94), split-half (.82) and inter-rater reliabilities (ICC =.84). Total scores on the CCC-RS were significantly correlated with scores on the CTS-R (r = .54, p < .01). Moreover, the Collaboration subscale of the CCC-RS was significantly correlated (r = .44) with its counterpart of the CTS-R in a theoretically predictable manner. CONCLUSIONS: These preliminary results indicate that the CCC-RS is a reliable measure with adequate face, content and convergent validity. Further research is needed to replicate and extend the current findings to other facets of validity.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».