Evaluating the implementation of virtual Goal Management Training among Veterans with posttraumatic stress disorder
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is associated with changes in cognitive functioning across multiple domains that negatively affect Veterans' ability to engage in functional activities. Goal Management Training (GMT), a cognitive remediation strategy that aims to improve cognitive functioning of people with several neurological and neuropsychiatric conditions, was adapted to an online telemedicine format for use in the treatment of Veteran clients of an operational stress injury (OSI) clinic in Québec City, Québec, Canada, during the COVID-19 pandemic. The aim of this study was to evaluate the implementation of online GMT to determine its feasibility and effectiveness with OSI clients. Methods: The authors conducted and thematically analyzed two structured virtual focus groups with 11 OSI clinicians. Focus groups were recorded, and transcripts were thematically analyzed. Results: Clinicians reported that the cognitive strategies provided by GMT helped to improve functioning among some Veterans referred to the groups. Participation in GMT was also felt to have an overall positive effect on participants' affect and morale. Adaptations to fit both the online format and the needs of Veteran participants appeared key to maximizing effectiveness of the GMT program. Discussion: Adapting GMT to an online setting may assist in expanding accessibility of this cognitive remediation program to Veterans who could not otherwise benefit from this therapy in person. Moving forward, OSI clinics may want to consider implementing both in-person and online GMT groups to expand GMT uptake and improve clinical outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».