When the torch is passed, does the flame still burn? Testing a “train the supervisor” model for the Child STEPs treatment program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We assessed sustainability of an empirically supported, transdiagnostic youth psychotherapy program when therapist supervision was shifted from external experts to internal clinic staff. METHOD: One hundred sixty-eight youths, aged 6-15 years, 59.5% male, 85.1% Caucasian, were treated for anxiety, depression, traumatic stress, or conduct problems by clinicians employed in community mental health clinics. In Phase 1 (2.7 years), 1 group of clinicians, the Sustain group, received training in Child STEPs (a modular transdiagnostic treatment + weekly feedback on youth response) and treated clinic-referred youths, guided by weekly supervision from external STEPs experts. In Phase 2 (2.9 years), Sustain clinicians treated additional youths but with supervision by clinic staff who had been trained to supervise STEPs. Also in Phase 2, a new group, External Supervision clinicians, received training and supervision from external STEPs experts and treated referred youths. Phase 2 youths were randomized to Sustain or External Supervision clinicians. Groups were compared on 3 therapist fidelity measures and 14 clinical outcome measures. RESULTS: Sustain clinicians maintained their previous levels of fidelity and youth outcomes after switching from external to internal supervision; and in Phase 2, the Sustain and External Supervision groups also did not differ on fidelity or youth outcomes. Whereas all 34 group comparisons were nonsignificant, trends with the largest effect sizes showed better clinical outcomes for internal than external supervision. CONCLUSIONS: Implementation of empirically supported transdiagnostic treatment may be sustained when supervision is transferred from external experts to trained clinic staff, potentially enhancing cost-effectiveness and staying power in clinical practice. (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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».