Pilot Study Exploring the Perspectives of Canadian Clients Who Received Digitally Delivered Psychotherapies Utilized for Trauma-Affected Populations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».