Delivering cognitive behavioural interventions in an internet-based healthcare delivery environment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This exploratory qualitative study assessed the feasibility of transitioning three face-to-face, cognitive behavioural interventions for adults with chronic health conditions to online delivery, by examining clinician and clients' satisfaction with intervention training and delivery. Method The interventions adapted for online delivery were: ‘Managing Chronic Disease’, a programme for individuals who were nonadherent to prescribed rehabilitation regimens; ‘Real-World Strategy Training’, an occupation-based intervention for individuals with subjective cognitive decline; and ‘Learning the Ropes’, a memory programme for persons with mild cognitive impairment. Two occupational therapists and one nurse received training in, and then delivered one of the three interventions. Qualitative feedback interviews with participants, and archived video recordings of intervention sessions were analysed thematically. Results Key features of each manualised intervention were evident in the online sessions and perceived by clients as enhancing engagement (for example, peer support and strategy training). Clinicians felt that meeting individually with intervention experts was helpful to problem-solve technical issues and ensure adherence to protocols. Conclusion Three cognitive behavioural interventions transitioned to online delivery were acceptable to older adults and clinicians. A next step would be to complete randomised controlled trials investigating whether the interventions yield equivalent health benefits, using online and face-to-face delivery.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».