Implementing cognitive behavioral therapy for psychosis: An international survey of clinicians’ attitudes and obstacles.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to better understand the implementation of cognitive behavioral therapy for psychosis (CBTp) by exploring the impact of clinicians' attitudes toward CBTp within the Theory of Planned Behavior framework (i.e., by considering attitudes, behaviors, intention, and social norms) as well as perceived obstacles and response to proposed solutions. METHOD: One hundred forty-two clinicians from 2 sites in Canada and 1 site in Australia answered an online survey involving both Likert scales and open-ended questions. The role of attitudes, social norms, and behavioral control (i.e., freedom to decide or act) on intention of offering CBTp delivering CBTp were analyzed using linear and logistic regressions. Sites were compared using analysis of variance. Reponses to perceived obstacles were thematically analyzed. RESULTS: Results were similar across settings. Entered together in the model, attitudes, social norms, and behavioral control were significant in predicting the intention of offering CBTp, F(3, 125) = 38.49, p < .001, with 49% of the variance explained, although behavioral control did not significantly contribute to the model. CBTp training (odds ratio = 0.23, confidence interval = 0.06-0.58) and social norms (odds ratio = 0.79, confidence interval = 0.68-0.93) significantly predicted CBTp delivery. Six themes that emerged regarding perceived obstacles are provided. Training, supervision, and local support were the most frequently endorsed solutions. Brief or modular CBTp and group or online delivery were also positively endorsed. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Clinicians' individual and collective attitudes should be targeted by more and better training to increase their delivery of CBTp. Given organizational barriers, CBTp-informed interventions warrant further investigation. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».