Integrating Evidence-Supported Psychotherapy Principles in Mental Health Case Management: A Capacity-Building Pilot
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Mental health case managers comprise a large workforce who help patients who struggle with complex mental illnesses and unmet needs with respect to the social determinants of health. This mixed-methods capacity-building pilot examined the feasibility, experiences, and outcomes of training community-based mental health case managers to integrate evidence-based psychotherapy principles into their case conceptualization and management practices. Methods: Case-based, once-weekly, group consultations and training in applied therapeutic principles from mentalizing, interpersonal psychotherapy, motivational interviewing, and other evidence-based psychotherapies were provided to case managers over 8 months. A trauma-informed and culturally sensitive approach was emphasized to improve therapeutic alliances and to foster adaptive expertise and an appreciation of individual patient differences. Results: Qualitative analyses of focus groups and individualized interviews identified a shift toward being more reflective rather than reactive, with improved empathy, patient engagement, morale, and confidence resulting from the training ( N = 16). Self-reported pre–post counseling self-efficacy changes revealed significant improvements overall, driven by improved microskills and an ability to deal with challenging client behaviors ( N = 10; P < 0.05). Conclusions: This pilot demonstrated that case-based consultations and training of mental health case managers within a community-of-practice in trauma-informed, culturally sensitive application of evidence-supported psychotherapy principles were feasible and acceptable with scalable potential to improve case managers’ counseling self-efficacy, reflective capacity, empathy, and morale. Further research in this area is needed with a larger sample, and patient and health systems outcomes.
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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 | 0,022 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».