Understanding Client Difficulties in Transdiagnostic Internet-Delivered Cognitive Behaviour Therapy: A Qualitative Analysis of Homework Reflections
Notice bibliographique
Résumé
Internet-delivered cognitive behaviour therapy (ICBT) is helpful for many clients, but less is known about the challenges clients face during ICBT, such as difficulties with skill practice, development, or maintenance. Understanding client difficulties can help therapists support clients with skill development and prevent treatment drop-out, but has not been systematically studied. This study included a conventional content analysis of clients' responses to a homework reflection question about difficulties with lessons and skills. Data was drawn from a previously published trial of 301 clients who were randomly assigned to receive homework reflection questions during ICBT. A decreasing number of clients responded to the question about skill difficulties with each lesson. Clients who answered the question about difficulties were more engaged with ICBT (i.e., more lessons completed, logins, days enrolled in ICBT, and messages sent to therapists). Clients shared skill-specific challenges (including initial challenges and more advanced challenges), generic challenges (content or skills being cognitively draining or emotionally draining, contextual challenges, forgetfulness, limited time, and lack of familiarity with the skill), or no challenges. Thought challenging (59.6%) and graded exposure (57.5%) were associated with the greatest number of skill-specific challenges. Findings can help therapists anticipate and address common client challenges during ICBT.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».