MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411202722 · doi:10.2196/66908

Experiences of Individually Tailored Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Interview Study

2025· article· en· W4411202722 sur OpenAlexvenueno aff
Victoria Aminoff, Matilda Baltius, Matilda Berg, Gerhard Andersson, Mikael Ludvigsson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchThe InternetPsychology2019-20 coronavirus outbreakCognitive behavioral therapyCognitionSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychotherapistMedicinePsychiatryVirologySociologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, both physical and psychological health were at risk. Internet-based cognitive behavioral therapy (ICBT) is a psychological treatment alternative that does not inherently increase the risk of virus transmission because face-to-face interactions are not required. ICBT has been found to be effective for a variety of mental health problems, both before and during the COVID-19 pandemic. Although the experiences of undergoing ICBT have been investigated in previous studies, the specific experiences of participating in ICBT during the COVID-19 pandemic have been less examined. OBJECTIVE: This qualitative study aimed to investigate the experiences of participants undergoing individually tailored ICBT with weekly therapist support during the COVID-19 pandemic. METHODS: We approached trial participants who had received ICBT for psychological symptoms related to the COVID-19 pandemic during the summer of 2020. A strategic sample, based on the number of log-ins to the treatment platform, among other factors, was selected in an effort to achieve the highest possible variation. Semistructured telephone interviews were conducted 4 to 6 months after treatment completion, depending on whether the participant was initially assigned to the treatment or control group. Data were transcribed and then analyzed based on thematic analysis. RESULTS: A total of 16 participants aged between 23 and 78 years were interviewed. Four main themes and 10 subthemes were derived from the thematic analysis: (1) functions of the treatment (initiating and motivating, perspective widening), (2) treatment equals work (experience of the treatment as demanding, going from text to action, posttreatment engagement, participant agency), (3) changes experienced (changes in relation to the COVID-19 pandemic, other changes not related to the COVID-19 pandemic), and (4) wishing for something else (individually tailored, contact with the therapist). CONCLUSIONS: The results closely align with those of previous qualitative studies on experiences of ICBT. Participants expressed appreciation of the treatment's content and format. Suggestions and wishes for changes were also expressed in the interviews. However, a unique finding was that participants described experiencing changes in well-being related to the COVID-19 pandemic. At the same time, there were also reports of changes in other symptoms not related to the pandemic. Further studies are needed on the experiences of participants who drop out of ICBT and the type of therapist contact they prefer.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→