MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4407178494 · doi:10.3390/ijerph22020220

Pilot Study Exploring the Perspectives of Canadian Clients Who Received Digitally Delivered Psychotherapies Utilized for Trauma-Affected Populations

2025· article· en· W4407178494 sur OpenAlexafffundabout
Sidney Yap, Rashell R. Allen, Katherine Bright, Matthew Brown, Lisa Burback, Jake Hayward, Olga Winkler, Kristopher Wells, Chelsea Jones, Phillip R. Sevigny, Megan McElheran, Keith Zukiwski, Andrew J. Greenshaw, Suzette Brémault‐Phillips

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensMacEwan UniversityMount Royal UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Alberta
Mots-clésGeneralizability theoryPsychological interventionMental healthPublic healthPsychologyMedicinePopulationPsychological traumaPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital delivery of mental health services became increasingly common following the onset of the COVID-19 pandemic. There is still much to learn regarding tailoring interventions for trauma-affected populations (military members, Veterans, public safety personnel). Through the current pilot study, we explored the perceptions of digitally delivered psychotherapies utilized for trauma-affected populations, as reported by Canadian military members, Veterans, and public safety personnel who completed such interventions. Quantitative data were collected from 11 Canadian clients (military members, Veterans, and public safety personnel with posttraumatic stress injury). Survey questions were based on the Alberta Quality Matrix of Health and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model. As a follow-up, clients were invited to partake in a semi-structured interview to further explore their perspectives on digitally delivered trauma-focused and adjunct therapies. Four clients participated in an interview. The client participants reported that digitally delivered trauma and adjunct therapies offered similar treatment effectiveness to in-person delivery while also improving treatment access. The participants indicated several unique advantages of digital delivery, including the increased accessibility of treatment, cost-effectiveness, and more efficient use of resources, although the small sample size limits the generalizability of our findings. Further research with a larger, more diverse population is required to corroborate our results and identify other avenues in which psychotherapies utilized for trauma-affected populations can be engaged with and improved upon.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public Health→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→