“This is you teaching you:” Exploring providers’ perspectives on experiential learning and enhancing patient safety and outcomes in ketamine-assisted therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study explores therapists' perspectives on experiential learning, competencies, and training in ketamine-assisted therapy (KAT), a form of psychedelic-assisted therapy (PAT). We aim to understand how therapists' personal psychedelic experiences influence their self-perceived competency and therapeutic relationships regarding KAT. METHODS: Licensed therapists from Numinus Wellness clinics in Canada and the USA who were trained in KAT were invited to participate in the study. Participation included a 60-90-minute semi-structured interview conducted remotely via secure videoconferencing. The interviews focused on the professional and personal impacts of providing KAT, its mechanisms, and the role of therapists' personal psychedelic experiences in delivering KAT. Data analysis utilized Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) and a mix of deductive and inductive coding with Nvivo software. RESULTS: Eight therapists (62.5% female, 37.5% male) were interviewed. All had formal training in KAT, with many also trained in other forms of PAT. All respondents endorsed the value of personal psychedelic experience for deepening understanding of clients' experiences and strengthening the therapeutic alliance. They all also expressed a desire for formal experiential training in KAT, which they viewed as a missing element in their training. Additional themes identified included the importance of relational safety and the therapeutic container, KAT's impact on professional development, competency, and purpose, and navigating risks and challenges in KAT, particularly with complex trauma clients. CONCLUSIONS: Our findings highlight the need for enhanced therapist training and evidence-based standardization of PAT programs that incorporate experiential learning. Such training has the potential to optimize safety and therapeutic outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».