Identifying Core Competencies for Remote Delivery of Psychological Interventions: A Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic led to a rapid shift toward remote delivery of psychological interventions and transition to voice-only and video communication platforms. However, agreement is lacking on key competencies that are aligned with equitable approaches for standardized training and supervision of remote psychological intervention delivery. A rapid review was conducted to identify and describe competencies that could inform best practices of remote services delivery during and after the COVID-19 pandemic. METHODS: Scopus, MEDLINE, and PsycINFO were searched for literature published in English (2015-2021) on competencies for synchronous, remote psychological interventions that can be measured through observation. RESULTS: Of 135 articles identified, 12 met inclusion criteria. Studies targeted populations in high-income countries (11 in the United States and Canada, one in Saudi Arabia) and focused on specialist practitioners, professionals, or trainees in professional or prelicensure programs working with adult populations. Ten skill categories were identified: emergency and safety protocols for remote services, facilitating communication over remote platforms, remote consent procedures, technological literacy, practitioner-client identification for remote services, confidentiality during remote services, communication skills during remote services, engagement and interpersonal skills for remote services, establishing professional boundaries during remote services, and encouraging continuity of care during remote services. CONCLUSIONS: These 10 skills domains can offer a foundation for refinement of discrete, individual-level competencies that can be aligned with global initiatives promoting use of observational competency assessment during training and supervision programs for psychological interventions. More research is needed on identification of and agreement on remote competencies and on their evaluation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».