Therapist competence in global mental health: Development of the ENhancing Assessment of Common Therapeutic factors (ENACT) rating scale
Notice bibliographique
Résumé
Lack of reliable and valid measures of therapist competence is a barrier to dissemination and implementation of psychological treatments in global mental health. We developed the ENhancing Assessment of Common Therapeutic factors (ENACT) rating scale for training and supervision across settings varied by culture and access to mental health resources. We employed a four-step process in Nepal: (1) Item generation: We extracted 1081 items (grouped into 104 domains) from 56 existing tools; role-plays with Nepali therapists generated 11 additional domains. (2) Item relevance: From the 115 domains, Nepali therapists selected 49 domains of therapeutic importance and high comprehensibility. (3) Item utility: We piloted the ENACT scale through rating role-play videotapes, patient session transcripts, and live observations of primary care workers in trainings for psychological treatments and the Mental Health Gap Action Programme (mhGAP). (4) Inter-rater reliability was acceptable for experts (intraclass correlation coefficient, ICC(2,7) = 0.88 (95% confidence interval (CI) 0.81-0.93), N = 7) and non-specialists (ICC(1,3) = 0.67 (95% CI 0.60-0.73), N = 34). In sum, the ENACT scale is an 18-item assessment for common factors in psychological treatments, including task-sharing initiatives with non-specialists across cultural settings. Further research is needed to evaluate applications for therapy quality and association with patient outcomes.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».