Therapeutic Alliance in Online and Face-to-face Psychological Treatment: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the COVID-19 pandemic, the number of online mental health treatments have grown exponentially. Additionally, it seems inevitable that this technical resource is here to stay at health centers. However, there is still very little scholarly literature published on this topic, and therefore, the impact of the changes that have had to be dealt with in this regard has not been studied. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the differences in the establishment of the therapeutic alliance (TA) based on the intervention modality (online or face-to-face), the type of attachment, and diagnosis. METHODS: A total of 291 subjects participated in the study, 149 (51.2%) of whom were men and 142 were (48.8%) women between the ages of 18 and 30 years. The instruments used were sociodemographic data, SOFTA-o (System for Observing Family Therapeutic Alliances-observational), and Relationship Questionnaire. RESULTS: The results show that the treatments conducted face-to-face obtain significantly better scores in the creation of the TA than those conducted online (t=-42.045, df=289, P<.001). The same holds true with attachment, in that users with secure attachment show a better TA than those with insecure attachment (t=6.068, P<.001,), although there were no significant differences with the diagnosis (F=4.566, P=.44), age (r=0.02, P=.70), and sex (t=0.217, P=.33). CONCLUSIONS: We believe that professionals are not yet prepared to conduct remote treatment with a degree of efficacy similar to that of face-to-face. It is essential for professionals to receive training in this new technical resource and to understand and incorporate the variants it entails into their daily practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».