Telepsychotherapy with children and families: Lessons gleaned from two decades of translational research.
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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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 | 0,033 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».