Creating a climate for therapist improvement: A case study of an agency focused on outcomes and deliberate practice.
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that psychotherapists may not increase in effectiveness over accrued experience in naturalistic settings, even settings that provide access to patients' outcomes. The current study examined changes in psychotherapists' effectiveness within an agency making a concerted effort to improve outcomes through the use of routine outcome monitoring coupled with ongoing consultation and the planful application of feedback including the use of deliberate practice. Data were available for 7 years of implementation from 5,128 patients seen by 153 psychotherapists. Results indicate that outcomes indeed improved across time within the agency, with increases of d = 0.035 (p = .003) per year. In contrast with previous reports, psychotherapists in the current sample showed improvements within their own caseloads across time (d = 0.034, p = .042). It did not appear that the observed agency-level improvement was due to the agency simply hiring higher-performing psychotherapists or losing lower-performing psychotherapists. Implications of these findings are discussed in relation to routine outcome monitoring, expertise in psychotherapy, and quality improvement within mental health care. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».