Waiting Lists for Psychotherapy and Provider Attitudes Toward Low-Intensity Treatments as Potential Interventions: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».