Using Telehealth to Train Providers of a Cancer Support Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Group interventions are effective for addressing the transition from cancer treatment to survivorship but are not widely available outside of urban areas. In addition, minimal training is available for group facilitators outside of the mental healthcare discipline. Telehealth as a medium can facilitate conversation and interactive learning and make learning accessible to individuals in areas that lack resources for traditional classroom teaching. Little is known, however, regarding the feasibility and acceptability of a telehealth training program for group leaders. This project aimed to investigate the utility of a telehealth training program for the delivery of a copyrighted, manualized psychosocial group intervention, Cancer Transitions: Moving Beyond Treatment. MATERIALS AND METHODS: Nine group leaders attended one in-person orientation, four telehealth training classes, and four telehealth supervision sessions, completing self-report measures of content knowledge, quality satisfaction, and self-confidence. Following the completion of their last Cancer Transitions facilitation, group leaders participated in a focus group to provide qualitative feedback regarding their experiences in training for and leading the respective groups in eight urban and rural North Carolina communities. RESULTS: Group leaders rated the training program highly across the domains of content knowledge, quality satisfaction, and self-confidence. Satisfaction with the technology itself was equivocal. CONCLUSIONS: Telehealth represents a feasible avenue for training and supporting leaders of psychosocial interventions. In addition, telehealth is particularly well suited to the need for training group leaders in areas outside urban centers or academic communities.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».