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Enregistrement W2889405699 · doi:10.1017/s1352465818000504

Helpful and Hindering Events in Internet-Delivered Cognitive Behavioural Treatment for Generalized Anxiety

2018· article· en· W2889405699 sur OpenAlexaff
John J. Burke, Derek Richards, Ladislav Timulák

Notice bibliographique

RevueBehavioural and Cognitive Psychotherapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychoeducationPsychologyCognitive restructuringGeneralized anxiety disorderCognitionMindfulnessPsychotherapistClinical psychologyCoping (psychology)Exposure therapyCognitive therapyIntervention (counseling)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anxiety disorders are a highly prevalent cause of impairment globally with generalized anxiety disorder (GAD) sharing many features with other anxiety disorders. AIMS: The present study investigated the helpful and hindering events and impacts for individuals with generalized anxiety who engaged with a supported 6-week online intervention based on cognitive behavioural therapy (iCBT). METHOD: Participants (n = 36) completed the Helpful and Hindering Aspects of Therapy (HAT) for each session. A descriptive-interpretative framework was used to analyse the data. RESULTS: Helpful events were identified by participants as CBT techniques including psychoeducation, monitoring, cognitive restructuring and relaxation, and found supporter interaction, mindfulness and reading personal stories helpful. The associated impacts were identified as support and validation; behavioural change/applying coping strategies; clarification, awareness, and insight; reassurance/relief; and self-efficacy/empowerment. Hindering events were identified as treatment content/form; and amount of work/technical issues, which led to impacts such as frustration/irritation; increased anxiety; and isolation. CONCLUSION: The implications of the results, potential future directions of research and limitations of the study are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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