Multidisciplinary implementation of family-based treatment delivered by videoconferencing (FBT-V) for adolescent anorexia nervosa during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Family-Based Treatment (FBT)-the most widely supported treatment for pediatric eating disorders-transitioned to virtual delivery in many programs due to COVID-19. Using a blended implementation approach, we systematically examined therapist adherence to key components of FBT and fidelity to FBT by videoconferencing (FBT-V), preliminary patient outcomes, and team experiences with our FBT-V implementation approach as well as familial perceptions of FBT-V effectiveness. We examined our implementation approach across four pediatric eating disorder programs in Ontario, Canada, using mixed methods. Participants included therapists (n = 8), medical practitioners (n = 4), administrators (n = 6), and families (n = 5; 21 family members in total). We developed implementation teams at each site, provided FBT-V training, and offered clinical and implementation consultation. Therapists submitted video recordings of their first four FBT-V sessions for fidelity rating, and patient outcomes. Therapists self-reported readiness, attitudes, confidence, and adherence to FBT-V. Focus groups were conducted with each team and family after the first four sessions of FBT-V. Quantitative data were analyzed using repeated measures ANOVA. Qualitative data were analyzed using directed and summative content analysis. Therapists adhered to key FBT components and maintained FBT-V fidelity. Changes in therapists' readiness, attitudes, and confidence in FBT-V over time were not significant. All patients gained weight. Focus groups revealed implementation facilitators/barriers, positives/negatives surrounding FBT-V training and consultation, suggestions for improvement, and effectiveness attributed to FBT-V. Our implementation approach appeared to be feasible and acceptable. Future research with a larger sample is required, furthering our understanding of this approach and exploring how organizational factors influence treatment fidelity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».