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Enregistrement W4403375823 · doi:10.2196/65477

Therapy Mode Preference Scale: Preliminary Validation Methodological Design

2024· article· en· W4403375823 sur OpenAlexvenueno aff
Brianna Cerrito, Jamie Xiao, Amanda Fialk, Frank D. Buono

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésPreprintPreferenceScale (ratio)Mode (computer interface)PsychologyStatisticsComputer scienceGeographyMathematicsCartographyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The use of tele-mental health care increased rapidly in 2020 as a critical response to the COVID-19 pandemic, serving as an effective contact-free alternative to treatment. Today, tele-mental health care remains a viable option for individuals with geographic and physical barriers to treatment. However, there are several potential therapeutic disadvantages to tele-mental health care (ie, missing nonverbal signals, handling crises, confidentiality, weakened social connection in group therapy) that should be evaluated. While published literature has explored client satisfaction within teletherapy and the effect of using technology for tele-mental health care demands, there is a need for published surveys that evaluate the therapeutic experience in teletherapy and in-person mediums of care. Objective: The authors of this study sought to develop and validate a survey that could evaluate the comparative impact of teletherapy and in-person care from a therapeutic perspective across key factors (ie, therapeutic alliance, engagement, rapport, and confidentiality). Methods: Participants were clients who experienced both tele-mental health care and in-person therapy at an intensive outpatient mental health treatment program for young adults from April 2020 through June 2022. Generated items on the survey were formulated based on input from experts in the field and existing validated scales. All individuals completed the survey on the internet, following informed consent (n=89). An exploratory factor analysis was conducted to understand factor structure, and Cronbach α was used to determine internal consistency. Incremental validity was demonstrated through a hierarchical linear regression. Results: The exploratory factor analysis revealed a 14-item, 3-factor structure. All 14 items correlated at a minimum of 0.30 with at least one other item. Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy was 0.75 and Bartlett's test of sphericity was significant (χ291=528.41, P<.001). In total, 3 factors accounted for 61% of the variance, and the preliminary Cronbach α (α=0.71) indicates a satisfactory level of internal consistency. The Zoom Exhaustion and Fatigue Scale (ZEF) and Client Satisfaction Questionnaire (CSQ; -0.29) were significantly correlated, as well as the ZEF and Therapy Mode Preference Scale (TMPS; -0.31), and CSQ and TMPS (0.50; P<.001). Hierarchical linear regression revealed that the CSQ significantly accounted for additional variance in the TMPS (P<.001). With the ZEF entered into the model, no further variance was accounted for (P=.06). Conclusions: Continual research is warranted to expand the current findings by validating this standardized tool for assessing the therapeutic impact of teletherapy versus in-person care in a generalizable population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,582
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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