Telepsychotherapy with children and families: Lessons gleaned from two decades of translational research.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus, COVID-19, has led to sweeping changes in psychological practice and the concomitant rapid uptake of telepsychotherapy. Although telepsychotherapy is new to many clinical psychologists, there is considerable research on telepsychotherapy treatments. Nearly 2 decades of clinical research on telepsychotherapy treatments with children with neurological conditions has the potential to inform emerging clinical practice in the age of COVID-19. Toward that end, we synthesized findings from 14 clinical trials of telepsychotherapy problem-solving and parent-training interventions involving more than 800 children and families with diverse diagnoses, including traumatic brain injury, epilepsy, brain tumors, congenital heart disease, and perinatal stroke. We summarize efficacy across studies and clinical populations and report feasibility and acceptability data from the perspectives of parents, children, and psychotherapists. We describe adaptation for international contexts and strategies for troubleshooting technological challenges and working with families of varying socioeconomic strata. The extensive research literature reviewed and synthesized provides considerable support for the utility of telepsychotherapy with children with neurological conditions and their families and underscores its high level of acceptability with both diverse clinical populations and providers. During this period of heightened vulnerability and stress and reduced access to usual supports and services, telepsychotherapy approaches such as online family problem-solving treatment and online parenting skills training may allow psychologists to deliver traditional evidence-based treatments virtually while preserving fidelity and efficacy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle