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Enregistrement W4387241613 · doi:10.1037/ccp0000850

Democratizing access to psychological therapies: Innovations and the role of psychologists.

2023· article· en· W4387241613 sur OpenAlexaff
Daisy R. Singla, Jessica L. Schleider, Vikram Patel

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionIncentiveLeverage (statistics)PsychologyPopulationGlobal mental healthMedicinePublic relationsPsychiatryPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological therapies are highly effective interventions for a range of mental health conditions and often preferred by many patients over medication. Unfortunately, most people who could benefit from these therapies do not receive them. This is true even in the United States, which enjoys relatively high numbers of mental health professionals. The lack of access is further compounded by structural inequities, such as income, geography, and race. The low and inequitable access to one of the most effective interventions for mental health conditions is, arguably, one of the most significant barriers to addressing the growing burden of mental health conditions globally. There are several reasons which might contribute to this inequity, notably the historical reliance on complex treatment protocols designed in settings which serve a nonrepresentative group of persons with mental health problems and, consequently, an emphasis on specialist providers and in-person protocols. These factors lead to long and expensive training, variable quality of delivery, and enhanced costs and challenges to patient engagement. In contrast to medication, the lack of a commercial incentive to promote psychological therapies means that there are no market forces which fuel their scaling up. Given there will never be enough psychologists to serve the large unmet and growing mental health needs in the population, we consider stepped and collaborative models that leverage the range of expertise offered by diverse providers, to offer a pathway to scale up a person-centered approach for psychological treatments. In this article, we highlight three innovations that address some barriers and the potential roles of clinical psychologists to broaden the reach of psychological therapies. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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