Scaling up quality-assured psychotherapy: The role of therapist competence on perinatal depression and anxiety outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine: (1) the psychometric properties of two therapist competence measures-multiple choice questionnaire (MCQ) and standardized role-plays; (2) whether therapist competence differed between non-specialist (NSPs) and specialist (SPs) providers; and (3) the relations between therapist competence and patient outcomes among perinatal patients receiving brief psychotherapy. METHODS: This study is embedded within the SUMMIT Trial-a large, ongoing psychotherapy trial for perinatal women with depressive and anxiety symptoms. We assessed the: (1) psychometric properties of therapist competence measures using Cronbach's alpha and inter-class correlation; (2) differences in therapist competence scores between n = 23 NSPs and n = 22 SPs using a two-sample t-test; and (3) relations between therapist competence measures and perinatal patient outcomes through a linear regression model. RESULTS: Internal consistency for role-play was acceptable (α = 0.71), whereas MCQ was excellent (α = 0.97). Role-play showed good inter-rater reliability (ICC = 0.80) and scores were higher for SPs compared with NSPs (t(2,38) = -2.86, p = 0.0069) and associated with outcomes of anxiety (B = 1.52, SE = 0.60, p = 0.01) and depressive (B = 0.96, SE = 0.55, p = 0.08) symptom scores. CONCLUSIONS: Our study highlights the importance of demonstrating psychological treatment skills through standardized role-plays over knowledge-based competence to predict perinatal patient outcomes. Using well-defined evidence-based tools is critical for deploying NSPs to provide high-quality psychotherapy and increase accessibility to psychological treatments for perinatal populations worldwide.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle