Geropsychology content in clinical training programs: a comparison of Australian, Canadian and U.S. data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a worldwide shortage of mental health professionals trained in the provision of mental health services to older adults. This shortage in many countries is most acutely felt in the discipline of psychology. Examining training programs in clinical psychology with respect to training content may shed light on ways to increase interest among students and improve practical experiences in working with older adults. METHODS: A large multinational survey of geropsychology content in university-based clinical and counselling psychology training programs was conducted in 2007 in the U.S.A., Australia, and Canada. Both clinical/counseling programs and internship/practicum placements were surveyed as to staffing, didactic content and training opportunities with respect to geropsychology. RESULTS: Survey response rates varied from 15% in the U.S.A. (n = 46), 70% in Australia (n = 25) to 91.5% in Canada (n = 22). The U.S.A. and Australia reported specialist concentrations in geropsychology within graduate clinical psychology training programs. More assessment and psychopathology courses in the three countries were cited as having ageing content than psychotherapy courses. Many non-specialist programs in all three countries offered course work in geropsychology, and many had staff who specialized in working clinically with an older population. Interest in expanding aging courses and placements was cited by several training sites. Recruiting staff and finding appropriate placement opportunities with older adult populations were cited as barriers to expanding geropsychology offerings. CONCLUSIONS: In light of our results, we conclude with a discussion of innovative means of engaging students with ageing content/populations, and suggestions for overcoming staffing and placement shortcomings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».