Psychotherapist experiences with telepsychotherapy: Pre COVID-19 lessons for a post COVID-19 world.
Notice bibliographique
Résumé
Psychotherapists accelerated their adoption of telepsychotherapy during the COVID-19 outbreak to accommodate preventative isolation and social distancing. Lessons from psychotherapist experiences with technology prior to the outbreak can offer recommendations for practitioners and professional regulators. In this study, psychotherapists were interviewed about their use of technology in practice and interviews were analyzed for consistency with current literature on usual practice and professional regulations. The researchers used actor-network theory to map and explore the links and themes that emerged from the research. We found that technology use was more integrated with psychotherapy practice and psychotherapists were more confident and comfortable with telepsychotherapy than the literature predicted. Key themes arising from the interviews were psychotherapist responsibility and trust that included expanded psychotherapist responsibility, client trust, psychotherapists' self-trust, and trust of information sources. Telepsychotherapy can be enhanced by reflective, intentional practice, making space to examine routine behaviors, and developing strategies to counteract the unreliability of technology. Further, professional and regulatory bodies can support effective practice by developing clear and achievable technological competence responsibilities and by integrating technology training with mandatory psychotherapy education.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».