Acceptability and effectiveness study of therapist-assisted internet-delivered cognitive behaviour therapy for agriculture producers
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture producers are less likely to seek or to receive mental health services compared to the general population. Additional research is needed to identify effective and accessible mental health interventions for this underserved population. This study used a mixed-methods approach and open trial design to examine the acceptability and effectiveness of therapist-assisted internet-delivered cognitive behaviour therapy (ICBT) supplemented with an additional agricultural resource for clients from agricultural backgrounds receiving ICBT in routine care. Clients (n = 34) participated in an online, five-lesson course that provided psychoeducation and strategies for dealing with symptoms of anxiety and depression, with weekly therapist assistance. Clients also received a tailored resource (developed with input from those with an agricultural background) providing culturally specific information and case stories pertinent to agricultural communities. Intent-to-treat analyses showed that the ICBT program was effective in reducing anxiety and depression symptoms among the agricultural population. Large within-group pre-to-post-treatment Cohen's effect sizes of d = 1.14, 95 % CI [0.41, 1.86] and d = 1.15, 95 % CI [0.42, 1.87] were found for depression and anxiety, respectively and comparable to the same program offered to the general population. Clients also experienced reductions in perceived stress and significant improvements in resiliency from pre- to post-treatment. Semi-structured interviews conducted at post-treatment with the agricultural clients (n = 31) on their experiences with ICBT identified four main themes: perceived strengths of ICBT and the tailored resource, suggestions to improve service delivery for agriculture producers, clients experienced internal and external challenges to participating in ICBT, and the positive impact of the course reached beyond the client. Very high satisfaction rates were found. These results provide support for the acceptability and effectiveness of ICBT with a tailored resource offered in routine care among agriculture producers.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».