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Enregistrement W4309191769 · doi:10.1080/02109395.2022.2127239

Delphi-validation of a Psychotherapeutic Competencies Training Protocol (PCTP) for the treatment of depression in primary care: evidence-based practice and practice-based evidence ( <i>Validación Delphi de un Protocolo de Entrenamiento en Competencias Psicoterapéuticas (PECP) para el tratamiento de la depresión en atención primaria: práctica basada en la evidencia y evidencia basada en la práctica</i> )

2022· article· es· W4309191769 sur OpenAlexaff
Guillermo de la Parra, Ana-Karina Zuñiga, Carla Crempien, Susana Morales, Antonia Errázuriz, Pablo Martínez, Catalina Aravena, Teresa Cristina Abreu Ferrari

Notice bibliographique

RevueStudies in Psychology Estudios de Psicología · 2022
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Delphi methodDelphiClinical PracticeMedicineDepression (economics)PsychologyMedical educationNursingAlternative medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the guidelines of practice-oriented research (POR), a Psychotherapeutic Competencies Training Protocol (PCTP-1) for treating depression in primary health care (PHC) was developed and validated by a group of clinician-researchers, grounded on evidence-based practice and practice-based evidence. This protocol was subjected to a Delphi validation by a panel of judges, including clinicians, researchers and public health experts. After three rounds, a consensus of 85% in all PCTP-1 modules was achieved, resulting in version 2 of the protocol (PCTP-2), which will be used to develop a Psychotherapeutic Competencies Training Online Programme (PColP) for the treatment of depression in PHC. The basic principles of the protocol and its validation process are described and discussed, underscoring its contribution to clinicians who must face the challenges of treating patients with depression in PHC.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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