International Music Therapists’ Perceptions and Experiences in Telehealth Music Therapy Provision
Notice bibliographique
Résumé
The use of telehealth within music therapy practice has increased through necessity in recent years. To contribute to the evolving evidence base, this current study on Telehealth Music Therapy (TMT) was undertaken to investigate the telehealth provision experiences of music therapists internationally. Participants completed an anonymous online cross-sectional survey covering demographics, clinical practice, telehealth provision, and telehealth perceptions. Descriptive and inferential statistics, in combination with thematic analysis, were used to analyze the data. A total of 572 music therapists from 29 countries experienced in providing TMT took part in this study. The results showed that the overall number of clinical hours (TMT and in-person hours combined) declined due to the pandemic. Participants also reported reduced perceived success rates in utilizing both live and pre-recorded music in TMT sessions when compared to in-person sessions. Although many music therapists rose to the challenges posed by the pandemic by incorporating TMT delivery modes, there was no clear agreement on whether TMT has more benefits than drawbacks; however, reported benefits included increased client access and caregiver involvement. Furthermore, a correlation analysis revealed moderate-to-strong positive associations between respondents who perceived TMT to have more benefits than drawbacks, proficiency at administering assessments over telehealth, and perceived likelihood of using telehealth in the future. Regarding the influence of primary theoretical orientation and work setting, respondents who selected music psychotherapy as a primary theoretical orientation had more experience providing TMT prior to the pandemic while those primarily working in private practice were most inclined to continue TMT services post-pandemic. Benefits and drawbacks are discussed and future recommendations for TMT are provided.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».