A 2-Day Postpartum CBT-Based Training for Nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health nurses (PHNs) are often a first point of contact for postpartum individuals seeking mental health support, but report limited training related to mental health. PURPOSE: To determine whether a two-day cognitive behavioral therapy (CBT)-based training program focused on postpartum maternal mental health can improve PHN perceptions of their ability to deliver CBT techniques, their confidence working with distressed clients, and with managing client resistance to treatment recommendations. METHODS: A convenience sample of 45 PHNs working in the Family Health Division of Niagara Region Public Health in Ontario, Canada were assessed before and after they received a two-day CBT-based training program. Before attending training, PHNs reported their current professional position, years of experience working in public health, and any previous mental health training. Their confidence in delivering CBT techniques, working with distressed clients, and with managing client resistance to treatment recommendations was assessed pre- and post-training. Participants also rated their satisfaction with the training. RESULTS: Statistically significant improvements were seen in confidence using CBT techniques, and in supporting and managing distressed or resistant clients. The two-day training was highly rated overall by participants. Medium to large effect sizes were found for changes in confidence-related questions. CONCLUSIONS: Providing PHNs with brief CBT-based mental health-related training can increase their confidence in this aspect of their practice, and could potentially improve the quality of care they provide.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 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 ».