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Enregistrement W2945395858 · doi:10.2196/13446

Internet-Based Cognitive Therapy for Social Anxiety Disorder in Hong Kong: Therapist Training and Dissemination Case Series

2019· article· en· W2945395858 sur OpenAlexvenueno aff
Graham R. Thew, Candice L. Y. M. Powell, Amy Kwok, Mandy H Lissillour Chan, Jennifer Wild, Emma Warnock‐Parkes, Patrick W. L. Leung, David M. Clark

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésPsychological interventionCompetence (human resources)AnxietyThe InternetContext (archaeology)PsychologyCognitionMental healthSocial anxietyMedicineMedical educationPsychotherapistPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guided internet-based psychological interventions show substantial promise for expanding access to evidence-based mental health care. However, this can only be achieved if results of tightly controlled studies from the treatment developers can also be achieved in other independent settings. This dissemination depends critically on developing efficient and effective ways to train professionals to deliver these interventions. Unfortunately, descriptions of therapist training and its evaluation are often limited or absent within dissemination studies. OBJECTIVE: This study aimed to describe and evaluate a program of therapist training to deliver internet-based Cognitive Therapy for social anxiety disorder (iCT-SAD). As this treatment was developed in the United Kingdom and this study was conducted in Hong Kong with local therapists, an additional objective was to examine the feasibility, acceptability, and initial efficacy of iCT-SAD in this cultural context, based on data from a pilot case series. METHODS: Training in iCT-SAD was provided to 3 therapists and included practice of the face-to-face format of therapy under clinical supervision, training workshops, and treating 6 patients with the iCT-SAD program. Training progress was evaluated using standardized and self-report measures and by reviewing patient outcomes. In addition, feedback from patients and therapists was sought regarding the feasibility and acceptability of the program. RESULTS: The training program was effective at increasing therapists' iCT-SAD knowledge and skills, resulting in levels of competence expected of a specialist Cognitive Behavioral Therapy practitioner. The 6 patients treated by the trainees all completed their treatment and achieved a mean pre- to posttreatment change of 53.8 points (SD 39.5) on the primary patient outcome measure, the Liebowitz Social Anxiety Scale. The within-group effect size (Cohen d) was 2.06 (95% CI 0.66-3.46). There was evidence to suggest that the patients' clinical outcomes were sustained at 3-month follow-up. These clinical results are comparable to those achieved by UK patients treated by the developers of the internet program. Patient and therapist feedback did not identify any major cultural barriers to implementing iCT-SAD in Hong Kong; some modest language suggestions were made to assist understanding. CONCLUSIONS: The therapist training implemented here facilitated the successful dissemination of an effective UK-developed internet intervention to Hong Kong. The treatment appeared feasible and acceptable in this setting and showed highly promising initial efficacy. A randomized controlled trial is now required to examine this more robustly. As therapist training is critical to the successful dissemination of internet interventions, further research to develop, describe, and evaluate therapist training procedures is recommended.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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