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Enregistrement W4292601571 · doi:10.2196/39787

Waiting Lists for Psychotherapy and Provider Attitudes Toward Low-Intensity Treatments as Potential Interventions: Survey Study

2022· article· en· W4292601571 sur OpenAlexvenueno aff
Allison Peipert, Anne C. Krendl, Lorenzo Lorenzo‐Luaces

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésPsychological interventionMental healthAnxietyPsychologyBibliotherapyHealth careMEDLINENursingMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Common mental disorders, including depression and anxiety, are leading causes of disability worldwide. Digital mental health interventions, such as web-based self-help and other low-intensity treatments (LITs) that are not digital (eg, bibliotherapy), have the potential to reach many individuals by circumventing common barriers present in traditional mental health care. It is unclear how often LITs are used in clinical practice, or whether providers would be interested in their use for treatment waiting lists. OBJECTIVE: The aims of this study were to (1) describe current practices for treatment waiting lists, (2) describe providers' attitudes toward digital and nondigital LITs for patients on a waiting list, and (3) explore providers' willingness to use digital and nondigital LITs and their decisions to learn about them. METHODS: We surveyed 141 practicing mental health care providers (eg, therapists and psychologists) and provided an opportunity for them to learn about LITs. RESULTS: Most participants reported keeping a waiting list. Few participants reported currently recommending digital or nondigital LITs, though most were willing to use at least one for patients on their waiting list. Attitudes toward digital and nondigital LITs were neutral to positive. Guided digital and nondigital LITs were generally perceived to be more effective but less accessible, and unguided interventions were perceived to be less effective but more accessible. Most participants selected to access additional information on LITs, with the most popular being web-based self-help. CONCLUSIONS: Results suggest providers are currently not recommending LITs for patients on treatment waiting lists but would be willing to recommend them. Future work should explore barriers and facilitators to implementing digital and nondigital LITs for patients on treatment waiting lists.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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