Adapting Coordinated Anxiety Learning and Management for Veterans Affairs Community-Based Outpatient Clinics: Iterative Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A national priority at the US Department of Veterans Affairs (VA) is to increase the availability and accessibility of evidence-based psychotherapies (EBPs) across all VA medical facilities. Yet many veterans, particularly those who use remote outpatient VA clinics, still do not receive much needed evidence-based treatment. Strategies are needed for supporting mental health providers at rural VA community-based outpatient clinics (CBOCs) as they translate their clinical training to routine practice. The Coordinated Anxiety Learning Management (CALM) program is a computer-delivered program that supports the delivery of cognitive behavioral therapy (CBT) by providers in outpatient settings to patients with depression and anxiety, including posttraumatic stress disorder. OBJECTIVE: The objectives of our study were to (1) adapt an existing computer-based program to rural VA CBOCs through feedback from key stakeholder focus groups; (2) develop a prototype of the adapted program; and (3) determine the adapted program's acceptability and feasibility. Mental health stakeholders included VA leaders (n=4) in the implementation of EBPs, VA experts (n=4) in CBT, VA CBOC mental health providers (n=8), and veterans (n=8) diagnosed with a mental health condition treated using the CALM program and receiving treatment in a VA CBOC. METHODS: An iterative approach comprising 3 waves of focus group discussions was used to develop a modified prototype of CALM. Following each wave of focus group discussions, template analysis was used to rapidly communicate stakeholder recommendations and feedback to the design team. The original program was first adapted through a process of data collection, design modification, and product development. Next, a prototype was developed. Finally, the redesigned program was tested for acceptability and feasibility through a live demonstration. RESULTS: Key stakeholders suggested modifications to the original CALM program that altered its modules' appearance by incorporating veteran-centric content. These modifications likely have no impact on the integrity of the original CALM program, but have altered its content to reflect better the demographic characteristics and experiences of rural veterans. Feedback from stakeholder groups indicates that changes will help VA patients identify with the program content, potentially enhancing their treatment engagement. CONCLUSIONS: The development model was effective for economically gathering actionable recommendations from stakeholders to adapt a computer-based program, and it can result in the development of an acceptable and feasible computer-delivered intervention. Results have implications for developing computer-based programs targeting behavior change more broadly and enhancing engagement in EBP.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».