Clinician adherence to guidelines in the delivery of family‐based therapy for eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinicians have been shown to drift away from protocol in their delivery of evidence-based treatments. This study explores this phenomenon in the delivery of family-based therapy (FBT) for eating disorders, and the clinician characteristics that might explain such therapist drift. METHOD: The participants were 117 clinicians who reported using FBT for eating disorders. They completed an online survey, which included questions relating to clinician characteristics, caseload, and reported use of FBT manuals and core therapeutic tasks, as well as a measure of anxiety. RESULTS: The use of core FBT tasks was higher than for other therapies, but there were still noteworthy gaps between recommended and reported practice. Approximately a third of clinicians reported delivering "FBT" that deviated very substantially from evidence-based protocols, often appearing to be on an individual therapy basis. Using an FBT manual to guide treatment delivery was associated with greater adherence to recommended techniques. Clinician caseload and anxiety were associated with differences in the use of specific FBT tasks. DISCUSSION: Consistent with previous research regarding clinicians' use of other therapies, the delivery of FBT for the eating disorders is not homogeneous. CONCLUSION: Further investigation of this phenomenon is needed to determine the impact of deviating from treatment protocols on the effectiveness of FBT for the eating disorders.
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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 | 0,070 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».