Implementing Group Parent Training in Telepsychology: Lessons Learned During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We recently transitioned from in-person delivery of a brief behavioral parent intervention to telepsychology delivery to meet families' needs during the COVID-19 pandemic. In this topical review, we describe how we used treatment fidelity as a guiding principle to orient adaptations for telepsychology, as well as preliminary findings and early lessons learned in this implementation. Methods: Using rapid-cycle quality improvement methods, we adapted a brief parent training group (Bootcamp for Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder; BC-ADHD) to three groups of caregivers (i.e., 5-7 families) of school-aged children with ADHD (n = 20; 85% males). Families were from the following ethnic backgrounds: 75% White non-Hispanic, 15% White Hispanic, and 10% Black. Clinicians completed measures on their implementation experience. Observers completed measures on content/process fidelity and attendance. Caregivers completed measures on demographics, treatment satisfaction, and telepsychology experience. RESULTS: Telepsychology BC-ADHD can be implemented with comparably high levels of content and process fidelity and treatment satisfaction to in-person groups; and it appears to be feasible and acceptable to caregivers. Caregiver and clinician qualitative feedback revealed themes of appreciating the convenience of telepsychology, while experiencing some challenges in relating to others and sharing over video. CONCLUSIONS: When treatment fidelity is used as a guiding tool, telepsychology parent training groups can be delivered with high fidelity and appear to be acceptable and feasible to caregivers and clinicians. Future research using larger and more diverse samples, multimethod and multi-informant measurement approaches, and controlled designs is needed to further assess the generalizability and efficacy of telepsychology parent training groups.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».