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Enregistrement W3117525522 · doi:10.1037/ccp0000536

Clinician training, then what? Randomized clinical trial of child STEPs psychotherapy using lower-cost implementation supports with versus without expert consultation.

2020· article· en· W3117525522 sur OpenAlexaff
John R. Weisz, Kristel Thomassin, Jacqueline Hersh, Lauren C. Santucci, Heather A. MacPherson, Gabriela M. Rodríguez, Sarah Kate Bearman, Jason M. Lang, Jeffrey J. Vanderploeg, Timothy M. Marshall, Jack J. Lu, Amanda Jensen‐Doss, Spencer C. Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychotherapistPsychologyRandomized controlled trialChild psychotherapyParent trainingClinical psychologyIntervention (counseling)PsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Implementation of evidence-based treatments in funded trials is often supported by expert case consultation for clinicians; this may be financially and logistically difficult in clinical practice. Might less costly implementation support produce acceptable treatment fidelity and clinical outcomes? METHOD: To find out, we trained 42 community clinicians from four community clinics in Modular Approach to Therapy for Children (MATCH), then randomly assigned them to receive multiple lower-cost implementation supports (LC) or expert MATCH consultation plus lower-cost supports (CLC). Clinically referred youths (N = 200; ages 7-15 years, M = 10.73; 53.5% male; 32.5% White, 27.5% Black, 24.0% Latinx, 1.0% Asian, 13.5% multiracial, 1.5% other) were randomly assigned to LC (n = 101) or CLC (n = 99) clinicians, and groups were compared on MATCH adherence and competence, as well as on multiple clinical outcomes using standardized measures (e.g., Child Behavior Checklist, Youth Self-Report) and idiographic problem ratings (Top Problems Assessment). RESULTS: Coding of therapy sessions revealed substantial therapist adherence to MATCH in both conditions, with significantly stronger adherence in CLC; however, LC and CLC did not differ significantly in MATCH competence. Trajectories of change on all outcome measures were steep, positive, and highly similar for LC and CLC youths, with no significant differences; a supplemental analysis of posttreatment outcomes also showed similar LC and CLC posttreatment scores, with most LC-CLC differences nonsignificant. CONCLUSIONS: The findings suggest that effective implementation of a complex intervention in clinical practice may be supported by procedures that are less costly and logistically challenging than expert consultation. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,726
Tête enseignante GPT0,732
Écart entre enseignants0,006 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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