Therapy in the digital age: exploring in-person and virtual cognitive behavioural therapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The adoption of client-centred care has become a foundational principle in mental health treatment, prioritising interventions tailored to the unique needs and preferences of clients across settings. Virtual or internet-based cognitive behavioural therapy (eCBT) has emerged as an effective, cost-efficient alternative to traditional, in-person CBT for a variety of mental health conditions, including anxiety and depression. Initially explored in experimental settings, eCBT gained substantial use during COVID-19, when the demand for accessible, remote mental health services were needed. Despite its broad implementation, limited research exists on the real-world experiences of clients who have participated in eCBT, particularly regarding its strengths and challenges compared to in-person therapy. OBJECTIVES: This study aimed to (1) explore the experiences of clients who have participated in both in-person CBT and eCBT, and (2) identify strengths and challenges associated with each modality from the client's perspective. METHODS: Clients were recruited from three outpatient clinics at Ontario Shores Centre for Mental Health Sciences in Whitby, Ontario. In-depth interviews were conducted with twelve clients between June and December 2023. Transcripts were analysed using Braun and Clarke's six-step approach to thematic analysis. RESULTS: Five main themes emerged from the data: (1) accessing therapy in a new way; (2) building a foundation for care: the client-provider relationship; (3) satisfaction with care; (4) addressing clients' needs in the environment; and (5) client empowerment. Many clients expressed high satisfaction with eCBT, citing factors such as ease of access, flexibility, and the perceived effectiveness of virtual sessions in fostering mental health support. However, clients also noted challenges with technology, which could impact therapeutic engagement and the quality of the client-provider relationship. DISCUSSION: The strengths and challenges identified in eCBT parallel those encountered in in-person settings, though eCBT was particularly appreciated by clients comfortable with digital environments. These findings emphasise the importance of client-centred care in virtual contexts, including the need for provider training in digital rapport-building and consideration of technological barriers. Ultimately, insights from this study can inform the refinement of eCBT delivery and support tailored approaches that align with the diverse needs of mental health service users in post-pandemic healthcare landscapes.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».