Developing expertise in psychotherapy: The case for process coding as clinical training.
Notice bibliographique
Résumé
Routine outcome monitoring (ROM) is a major development in the field since it offers likely outcome trajectories and is particularly helpful for failing cases. However, ROM has not led to improved skill development more generally, and it is debatable as to whether expertise is even possible to acquire in psychotherapy. What is missing but crucial to expertise is feedback on the outcome of one's actions in real time, which would enable responsive adjustments and improve outcomes. It is argued in this article that by identifying empirically validated moment-to-moment markers capable of differentiating later clinical outcomes, process researchers have uncovered the possibility of extracting prognostic information in real time, but one must develop the requisite observational skills. Multiple lines of research are reviewed to support the contention that real-time outcome information is available to guide responsivity and improve outcomes. And the typically hidden nature of these important signals further underscores the need for systematic training in process acuity. Given the pressing need to improve training methods, process coding training should not be restricted to research laboratories but should be exported to the clinical setting and tailored to the needs of clinicians for use in real time during therapy sessions. These are testable hypotheses that, if successful, hold the possibility of improving training and reversing the worrying trend of experience in psychotherapy being unrelated to outcome. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».