Design and Feasibility of a New Cognitive-Behavioural Therapy Course Using a Longitudinal Interactive Format
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This report describes the design and feasibility of conducting a unique longitudinal supervision course incorporating both therapist and patient evaluation measures in teaching cognitive-behavioural therapy (CBT) to a group of mental health practitioners. METHOD: We designed a 10-session longitudinal supervision course to teach CBT by applying key continuing medical education (CME) principles. Each session consisted of 30 minutes of didactics and demonstrations followed by 90 minutes of group case supervision. Course participants were mental health practitioners who treated patients from their own practice; most of the patients suffered from a depressive and (or) anxiety disorder. We assessed therapists for CBT skill acquisition at the beginning and at the end of the course, using the Cognitive Therapy Scale (CTS). We assessed patients' symptoms weekly, using the Beck Depression Inventory, the Beck Anxiety Inventory, and the Clinical Global Impression scale. RESULTS: A total of 34 participants enrolled in three 10-session courses. Most participants submitted audiotapes for rating at the beginning and end of the course, and most submitted patient symptom information. CONCLUSIONS: This course shows promise as an effective way to teach complex skills in CBT to mental health providers. In limited samples, the course showed clear improvement in therapist adherence to CBT and in patients' clinical outcomes. Future research is required to validate the potential benefit of this CME intervention for mental health practitioners treating patients with mood and anxiety disorders.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».