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Enregistrement W3025660216 · doi:10.1002/jts.22544

Cognitive Processing Therapy for Posttraumatic Stress Disorder via Telehealth: Practical Considerations During the COVID‐19 Pandemic

2020· review· en· W3025660216 sur OpenAlexaff
John C. Moring, Katherine A. Dondanville, Brooke A. Fina, Christina M. Hassija, Kathleen M. Chard, Candice M. Monson, Stefanie T. LoSavio, Stephanie Y. Wells, Leslie A. Morland, Debra Kaysen, Tara E. Galovski, Patricia A. Resick

Notice bibliographique

RevueJournal of Traumatic Stress · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthOffice of Research and DevelopmentPatient-Centered Outcomes Research InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésTelehealthPandemicTelepsychiatryMental healthCognitive processing therapyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CognitionTelemedicinePsychologyPosttraumatic stressPsychiatryCognitive therapyPsychotherapistHealth careMedicineClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global outbreak of COVID-19 has required mental health providers to rapidly rethink and adapt how they provide care. Cognitive processing therapy (CPT) is a trauma-focused, evidence-based treatment for posttraumatic stress disorder that is effective when delivered in-person or via telehealth. Given current limitations on the provision of in-person mental health treatment during the COVID-19 pandemic, this article presents guidelines and treatment considerations when implementing CPT via telehealth. Based on lessons learned from prior studies and clinical delivery of CPT via telehealth, recommendations are made with regard to overall strategies for adapting CPT to a telehealth format, including how to conduct routine assessments and ensure treatment fidelity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,354
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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