Psychotherapy via Telehealth during the COVID-19 Pandemic in Australia–Experience of Clients with a Diagnosis of Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the transition to, and experience of, telehealth in people with a diagnosis of borderline personality disorder (BPD). METHOD: A cross-sectional study using an online survey was conducted in a specialist clinic for personality disorders in March-May 2020. RESULTS: Thirty-seven clients (48% response rate) completed the survey. Two participants (5.4%) were decided not to receive treatment via telehealth. Transitioning from in-person to telehealth, the majority of participants had few or no technical issues (51.4%). Telephone, video-conferencing and a mix of telephone and video-conferencing were used. Positive and negative experiences were endorsed asking about the effectiveness of telehealth. While some participants were whether unsure (32%) or not (19%) interested in telehealth following pandemic, half acknowledged the presence of telehealth (54.8%) and wanted to have the option of telehealth following pandemic (48.6%). CONCLUSIONS: Despite some shortcomings associated with telehealth, almost every client continued to attend appointments and half of the study participants wanted to have the option of telehealth in the future. Healthcare policymakers and mental health managers should consider the challenges described in this study while developing telehealth guidelines to best support people experiencing problems living with the psychiatric diagnoses of BPD.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».