Therapist-Supported Online Interventions for Children and Young People With Tic Disorders: Lessons Learned From a Randomized Controlled Trial and Considerations for Future Practice
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, research into internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) has suggested that therapist-guided digital interventions have greater engagement, adherence, and effectiveness than self-directed digital therapies. While research has focused on the effectiveness of, and adherence to, these interventions, less attention has been paid to their implementation in practice and what aspects of the therapist role support success. An understanding of the key factors related to the therapist role and intervention delivery is required if these iCBTs are to be applied in routine clinical care and outcomes optimized. In light of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, there is greater emphasis on allowing patients access to remote therapies. We report the experiences and reflections of 4 therapists and their 2 supervisors in delivering an online, therapist-supported intervention in a randomized controlled trial for children and young people with tic disorders (the Online Remote Behavioural Intervention for Tics [ORBIT] trial). Themes discussed include the importance of training, supervision, creating support documents/manuals, and record keeping. Alongside this are communication strategies used by therapists to encourage patient adherence and treatment effectiveness. These include rapport building, treatment personalization, and suggestions for overcoming non-engagement. These reflections offer important considerations for the delivery of iCBTs as well as implications associated with the implementation of these interventions in existing services and future research studies. We share thoughts on where iCBTs may sit in a stepped care model, how services may deal with comorbid conditions, and the potential role of iCBTs in collecting clinical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».