What are Clients Asking Their Therapist During Therapist-Assisted Internet-Delivered Cognitive Behaviour Therapy? A Content Analysis of Client Questions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although internet-delivered cognitive behaviour therapy (ICBT) yields large clinical outcomes when accompanied by therapeutic support, a portion of clients do not benefit from treatment. In ICBT, clients review treatment materials online typically on a weekly basis. A key component of therapist-assistance involves answering questions as clients review and work on assignments related to the treatment materials. AIMS: The goal of this study was to enhance understanding of the nature of client questions posed during ICBT and examine potential associations between the number of questions asked and treatment outcomes in order to provide insight into how to improve ICBT for future users. METHOD: Content analysis was used to qualitatively analyse and identify questions that 80 clients asked their designated therapist over the course of an 8-week ICBT programme for anxiety and depression. RESULTS: On average, clients sent six emails during the course of treatment, of which less than two questions were asked. Of the 137 questions posed by clients, 46.72% reflected questions designed to enhance understanding and apply the material and techniques reviewed in the programme. Additional questions were categorized as clarifying the therapeutic process (22.62%), addressing technical challenges (18.25%), and seeking assistance with problems outside the scope of ICBT (12.41%). Number of client questions asked was not significantly correlated with the number of lessons completed, symptom change, or perceptions of therapeutic alliance. CONCLUSIONS: Findings can inform future practitioners who deliver ICBT of what to expect with this treatment approach and also assist in the development of future ICBT programmes.
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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 | 0,012 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».