Strategies to improve access to cognitive behavioral therapies for anxiety disorders: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strategies to improve access to evidence-based psychological treatments (EBPTs) include but are not limited to implementation strategies. No currently available framework accounts for the full scope of strategies available to allow stakeholders to improve access to EBPTs. Anxiety disorders are common and impactful mental conditions for which EBPTs, especially cognitive-behavioral therapies (CBT), are well-established yet often hard to access. OBJECTIVE: Describe and classify the various strategies reported to improve access to CBT for anxiety disorders. METHODS: Scoping review with a keyword search of several databases + additional grey literature documents reporting on strategies to improve access to CBT for anxiety disorders. A thematic and inductive analysis of data based on grounded theory principles was conducted using NVivo. RESULTS: We propose to classify strategies to improve access to CBT for anxiety disorders as either "Contributing to the evidence base," "Identifying CBT delivery modalities to adopt in practice," "Building capacity for CBT delivery," "Attuning the process of access to local needs," "Engaging potential service users," or "Improving programs and policies." Each of these strategies is defined, and critical information for their operationalization is provided, including the actors that could be involved in their implementation. IMPLICATIONS: This scoping review highlights gaps in implementation research regarding improving access to EBPTs that should be accounted for in future studies.
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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 | 0,018 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».