Impact of a cognitive behavioural therapy training program on family physician practices
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate changes in FPs’ self-reported clinical practices after participation in a comprehensive 1-year cognitive behavioural therapy (CBT) training course. Design Cross-sectional study. Setting Norway. Participants Family physicians. Main outcome measures Impact of the CBT training course on FPs’ delivery of CBT to patients and their use of referral to specialized mental health care providers. Results Of the 217 FPs who had participated in the training course between 2009 and 2016, 124 completed the survey (response rate=57.1%); 99.2% of participating FPs reported using CBT tools daily in patient consultations, more than three-quarters reported changing the way they organized their workdays to accommodate CBT, and 75.0% reported using structured CBT consultations at least monthly after completing the course. The most common patient groups receiving structured CBT were those experiencing mild or moderate depression (22.8%), anxiety disorders (30.4%), or a combination of an anxiety disorder and depression (43.5%). The odds of making fewer referrals to specialized mental health care providers were 5.4 times higher among FPs who used Socratic questioning (P=.02), 4.7 times higher among those who provided consultation summaries (P=.01), and 3.3 times higher among those who had participated in a refresher course (P=.05). Conclusion Comprehensive training in CBT promotes the use of CBT tools and strategies in family practice. Further longitudinal research (ideally randomized controlled studies) on patient outcomes related to CBT provided in family practices is required.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 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 ».