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Enregistrement W3006570285 · doi:10.2196/14698

Stakeholder Perceptions of Internet-Delivered Cognitive Behavior Therapy as a Treatment Option for Alcohol Misuse: Qualitative Analysis

2020· article· en· W3006570285 sur OpenAlexafffundvenueabout
Heather D. Hadjistavropoulos, Kirsten M. Gullickson, Shelley Adrian-Taylor, Andrew Wilhelms, Christopher Sundström, Marcie Nugent

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMinistry of Health, Saskatchewan
Mots-clésCognitionThe InternetMedicineClinical psychologyPsychologyPerceptionPsychotherapistPsychiatryComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet-delivered cognitive behavior therapy (ICBT) has been found to be effective for treating alcohol misuse in research trials, but it is not available as part of routine care in Canada. Recent recommendations in the literature highlight the importance of integrating perspectives from both patient and health care stakeholders when ICBT is being implemented in routine practice settings. OBJECTIVE: This study aimed to gain an understanding of how ICBT is perceived as a treatment option for alcohol misuse by interviewing diverse stakeholders. Specifically, the objectives were to (1) learn about the perceived advantages and disadvantages of ICBT for alcohol misuse and (2) elicit recommendations to inform implementation efforts in routine practice. METHODS: A total of 30 participants representing six stakeholder groups (ie, patients, family members, academic experts, frontline managers, service providers, and health care decision makers) participated in semistructured interviews. To be included in the study, stakeholders had to reside in Saskatchewan, Canada, and have personal or professional experience with alcohol misuse. Interviews were transcribed verbatim, anonymized, and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Stakeholders identified numerous advantages of ICBT for alcohol misuse (eg, accessibility, convenience, privacy, relevance to technology-based culture, and fit with stepped care) and several disadvantages (eg, lack of internet access and technological literacy, isolation, less accountability, and unfamiliarity with ICBT). Stakeholders also provided valuable insight into factors to consider when implementing ICBT for alcohol misuse in routine practice. In terms of intervention design, stakeholders recommended a 6- to 8-week guided program that uses Web-based advertising, point-of-sale marketing, and large-scale captive audiences to recruit participants. With regard to treatment content, stakeholders recommended that the program focus on harm reduction rather than abstinence; be evidence based; appeal to the diverse residents of Saskatchewan; and use language that is simple, encouraging, and nonjudgmental. Finally, in terms of population characteristics, stakeholders felt that several features of the alcohol misuse population, such as psychiatric comorbidity, readiness for change, and stigma, should be considered when developing an ICBT program for alcohol misuse. CONCLUSIONS: Stakeholders' insights will help maximize the acceptability, appropriateness, and adoption of ICBT for alcohol misuse and in turn contribute to implementation success. The methodology and findings from this study could be of benefit to others who are seeking to implement ICBT in routine practice.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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