Patient and Therapist Expectations for a Blended Cognitive Behavioral Therapy Program for Depression: Qualitative Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blended cognitive behavioral therapy (bCBT)-the combination of digital elements and face-to-face psychotherapy-has been proposed to alleviate challenges that patients and therapists face in conventional cognitive behavioral therapy. There is growing evidence that adding digital elements to face-to-face psychotherapy can contribute to better treatment outcomes. However, bCBT programs still show considerable shortcomings, and knowledge on how to improve digital apps using a bCBT protocol is limited. OBJECTIVE: This study aimed to inductively identify functions and qualities that are expected from a bCBT treatment for depression in the eyes of patients and psychotherapists who were not currently receiving or practicing bCBT treatment. METHODS: We used a qualitative exploratory study design and conducted 3 focus group interviews (n=6 in each) and 5 semistructured in-depth interviews with therapists as well as 11 individual interviews with patients with a primary diagnosis of depression and currently undergoing cognitive behavioral therapy treatment in Germany. Themes and categories were established inductively from transcribed interview records based on a rigorous coding method. RESULTS: Both therapists and patients expected a digital app to provide patients with the opportunity to track their mood, work on therapeutic homework activities, easily access an intervention set for harder moments, and efficiently facilitate administrative tasks. The desire to be able to customize bCBT protocols to individual patient circumstances was evident in both patient and therapist interviews. Patients differed with respect to what content and the amount of material the app should focus on as well as the method of recording experiences. Therapists viewed digital apps as potentially aiding in their documentation work outside of sessions. Different attitudes surfaced on the topic of data security, with patients not as concerned as therapists. CONCLUSIONS: Both patients and therapists had substantially positive attitudes toward the option of an integrated bCBT treatment. Our study presents novel findings on the expectations and attitudes of patients and therapists.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».