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Enregistrement W3031604068 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.1180

1186 Developing And Testing A Web-based Provider Training For Cognitive Behavioral Therapy Of Insomnia

2020· article· en· W3031604068 sur OpenAlexaff
Daniel J. Taylor, Brian E. Bunnell, Casey D. Calhoun, Kristi E. Pruiksma, Jessica R. Dietch, Sophie Wardle‐Pinkston, Melissa E. Milanak, Alyssa A. Rheingold, Richard O. Simmons, Arlin V. Peterson, Charles M. Morin, Kenneth J. Ruggiero, William Brim, Diana C. Dolan, Allison K. Wilkerson

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCognitive trainingMoodCognitionInsomniaRandomized controlled trialMedicineCognitive behavioral therapyClinical psychologyPsychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Chronic insomnia is a common, debilitating disorder and a risk factor for significant medical morbidity, mental health problems, and workplace difficulties. Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) is the gold standard treatment for insomnia. However, few providers are trained in CBT-I, in part due to a bottleneck in training availability and the time and cost associated with current training platforms. To address this training deficit, our team developed and evaluated CBTIweb.org, a web-based provider training course for CBT-I. Methods Feedback from alpha- and beta-testing of CBTIweb.org was collected and used to optimize course content and functionality. Then, a comparison study was conducted in which licensed providers were randomized to complete either the online CBTIweb.org course (n=21) or an in-person CBT-I training (n=23). During all phases of development, providers completed a Computer System Usability Questionnaire (CSUQ), investigator-developed website usability and content questionnaires, and pre/post-training competency assessments. Results Independent samples t-tests indicated significant improvements in CSUQ, and website usability and content questionnaires responses from alpha- to beta-testing (all ps < .05). Linear mixed-effects modeling revealed significant within-subject increases in knowledge acquisition (F(34.7) = 65.4, p < 0.001; baseline = 69% correct, post-training = 92% correct) when collapsed across in-person and web-based groups. The interaction group by time interaction was non-significant (F(34.7) = 1.7, p = 0.204), indicating similar gains in knowledge (i.e., equivalence) between the in-person and the CBTIweb.org training formats. Conclusion Alpha and beta testers of CBTIweb.org reported high levels of satisfaction while also noting areas for improvement, which were used to update the site. Findings suggest the final CBTIweb.org product successfully trained clinicians compared to an in-person workshop, given knowledge acquisition improvements. CBTIweb.org is an efficient and effective training platform for clinicians to gain knowledge and competence in the most effective treatment for insomnia. Support W81XWH-17-1-0165

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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