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Enregistrement W3210007317 · doi:10.1037/ser0000592

The role of the consultant in consultation for an evidence-based treatment for PTSD.

2021· article· en· W3210007317 sur OpenAlexafffund
Clara Johnson, Heidi La Bash, Jiyoung Song, Kiley Dunlap, Jansey Lagdamen, Michael K. Suvak, Meredith S. H. Landy, Norman Shields, Candice M. Monson, Shannon Wiltsey Stirman

Notice bibliographique

RevuePsychological Services · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted Police
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsycINFOCompetence (human resources)FidelityPsychologyPerceptionEnthusiasmClinical psychologyMEDLINEMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 60) on post-traumatic stress disorder (PTSD) treatment fidelity and client outcomes. In addition, we assessed the accuracy of consultants' evaluations of clinicians using the Perceived Enthusiasm, Skill, and Participation scale (P-ESP). Results indicated that there was a significant effect of consultant on adherence to, but not competence in, delivering Cognitive Processing Therapy (CPT). The effect of the consultant on PTSD symptom change was not significant. Consultants significantly differed in their discussion of CPT strategies and their application to individual cases, but did not differ on reviewing and providing feedback on fidelity. Consultant perceptions as assessed by the P-ESP were not associated with clinicians' current levels of adherence or competence, suggesting that consultants may not accurately assess clinician skill during consultation. Client PTSD symptom change neither predicted, nor was predicted by, consultants' perceptions of their consultees' skill. This article outlines potential reasons for consultant effects and possible biases at play that may reduce the accuracy of consultant perceptions and presents suggestions on alternative strategies to assess clinician skill during consultation. (PsycInfo Database Record (c) 2022 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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