Advances in digital CBT: where are we now, and where next?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital CBT refers to the use of digital tools, platforms or devices to deliver or enhance cognitive behavioural therapy assessment, formulation, treatment, training and supervision. The ‘Advances in Digital CBT’ special issue aimed to document examples of innovative digital CBT practice in this rapidly developing field. In this paper, we have briefly summarised and synthesised the advances demonstrated in this group of articles. These include developments in our understanding of mental health apps, the use of digital tools as an adjunct to therapy, the effectiveness of remotely delivered CBT in routine clinical practice, our understanding of user experiences and involvement, and in digital CBT research methods. We consider the extent of current knowledge in these areas and identify where gaps in evidence lie and how the field could be taken forward to address these. Lastly, we reflect on the broader digital CBT picture and offer our suggestions of six key directions for future research: using robust study designs to evaluate and optimise digital tools; translating and culturally adapting digital tools and practices; understanding and addressing digital exclusion; exploring, reporting and addressing possible negative effects; improving user involvement in design and evaluation; and addressing the implementation gap for digital tools. We suggest that further advances in these areas would be of particular benefit to the digital CBT field. Key learning aims (1) To gain an overview of the articles in the special issue and an understanding of the advances in digital CBT they represent. (2) To understand how the advances suggested by the present studies could be taken forward and extended. (3) To consider key future directions for further advances in digital CBT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».