Integrating technology to increase the reach of CBT-I: state of the science and challenges ahead
Notice bibliographique
Résumé
In this Round Table Discussion, an international panel of experts discuss issues related to the use of technology in the delivery of cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I), in order to increase its reach. Panelists were, in alphabetical order, Carmela Alcántara, PhD, an Associate Professor at Columbia University School of Social Work in New York, USA, Bei Bei, PhD., an Associate Professor at Monash University in Melbourne, Australia, Charles M. Morin, PhD., a Professor of Psychology at Laval University in Quebec City, Canada, and Annemieke A. van Straten, PhD., a Professor of Clinical Psychology at the Vrije Universiteit in Amsterdam, the Netherlands. The session was chaired by Rachel Manber, PhD., a Professor of Psychiatry and Behavioral Sciences at Stanford University, in Palo Alto, California, USA. In their introductions each panelist discussed the use of technology in their respective country. All indicated that the most common way technology is used in the treatment of insomnia is through the use of video calls (telemedicine) to deliver individual CBT-I, and that this is mostly covered by publicly funded health insurance programs such as Medicare, especially since the COVID-19 pandemic. There are also some fully automated insomnia treatment programs, but they're often not covered by Medicare or other health insurance programs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».