Adapting cognitive remediation group therapy: A community-based, focus group study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cognitive impairment is a significant health issue for people aging with HIV/AIDS. With pharmacological treatment lacking, psychosocial group therapies may best help people aging with HIV who experience cognitive challenges cope with their symptoms. The COVID-19 pandemic revealed how in-person group therapies need adaptation for hybrid or online delivery. Peer-led focus groups discussed adapting cognitive remediation group therapy (CRGT) as a hybrid or online intervention. CRGT combines mindfulness-based stress reduction and brain training activities. Purposive sampling was used to recruit people aging with HIV (40+) who self-identified cognitive concerns and resided in one of two Canadian provinces. Thematic content analysis was employed on transcripts by seven independent coders. Ten, two-hour focus groups were conducted between August and November 2022. Participant (n=45) demographics included age (M=53.22, SD=7.62), gender (45% women, 42% men, 13% trans/non-binary), sexual orientation (42% gay, 40% heterosexual, 18% other), ethnicity (45% White, 33% Black, 13% Indigenous, 9% mixed-race), and employment (33% employed, 67% retired/disability), and all on treatment and retained in care. Overall, participants responded favourably to CRGT’s modalities. Alongside support for its continued implementation in-person, participants requested online synchronous and online asynchronous formats. Preferred intervention facilitators were peers and mental health professionals. We also discuss how to adapt psychosocial HIV therapies for technology-mediated delivery, with consideration for behavioral HIV research.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».