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Enregistrement W4411388417 · doi:10.1111/jar.70058

Virtual Acceptance and Commitment Training to Promote Wellbeing of Staff Supporting Adults With Intellectual Disabilities: A Feasibility Study

2025· article· en· W4411388417 sur OpenAlexafffundabout
Kendra Thomson, Sarah Davis, Sarah Ludmilla Bernier, Carly Magnacca, Steve Noone, Yona Lunsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork UniversityBrock UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesAzrieli Foundation
Mots-clésPsychological interventionAcceptance and commitment therapyFlexibility (engineering)Promotion (chess)PsychologyAnxietyIntervention (counseling)Adaptation (eye)Intellectual disabilityApplied psychologyNursingMedical educationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Staff supporting people with intellectual disabilities may experience work-related stress that adversely impacts their wellbeing and capacity to provide support. Acceptance and Commitment Training interventions like Promotion of Acceptance in Carers and Teachers (PACT) have been shown to be effective for reducing stress and promoting psychological flexibility in direct staff in the United Kingdom. AIMS: We evaluated the feasibility of a virtual adaptation of PACT for staff in Canada. METHODS: Within a single-arm feasibility trial, we assessed five categories of feasibility: acceptability, demand, implementation, adaptation and limited efficacy testing. Between 2021 and 2023, 149 staff consented to participate and 81 completed all measures. RESULTS: The intervention was a feasible and acceptable method of supporting staff wellbeing with promising outcomes in terms of improved psychological flexibility and decreased stress, anxiety and depression. DISCUSSION/CONCLUSION: Future research should explore the benefits of this intervention relative to other staff wellbeing interventions in randomised controlled trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

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