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Enregistrement W4413203760 · doi:10.2196/70415

Development of Telepresence Among Patients and Psychotherapists in the Actor-Partner Interdependence Model: Longitudinal Observational Study of 20 Dyads From a Randomized Trial on Video Consultations in Primary Care

2025· article· en· W4413203760 sur OpenAlexvenueno aff
Markus W. Haun, Deborah van Eickels, Isabella Stephan, Justus Tönnies, Mechthild Hartmann, Michel Wensing, Joachim Szécsényi, Andrea Icks, Hans‐Christoph Friederich

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyRandomized controlled trialPrimary carePsychologyMedicinePhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic has accelerated the adoption of video consultations in mental health care, highlighting the importance of therapeutic alliances for successful treatment outcomes in both face-to-face and web-based settings. Telepresence, the sense of being present with the mental health specialist (MHS) rather than feeling remote, is a critical component of building a strong therapeutic alliance in video consultations. While patients often report high telepresence levels, MHSs express concerns about whether video consultations can replicate the quality of face-to-face interactions. Despite its importance, research on telepresence development in MHSs over time and the dyadic interplay between patients and MHSs remains limited. Objective: This study aimed to evaluate the mutual influence within patient-MHS dyads on telepresence development during video consultations, using data from a randomized controlled trial assessing the feasibility of video consultations for depression and anxiety disorders in primary care. Methods: The study included 22 patient-MHS dyads (22 patients, 4 MHSs). Telepresence was measured using the Telepresence in Videoconference Scale. Dyadic data were analyzed using the actor-partner interdependence model with a distinguishable dyad structural equation model. Actor effects refer to the impact of an individual's telepresence at time point 1 (T1) on their telepresence at time point 2 (T2), while partner effects represent the influence of one party's telepresence at T1 on the other's telepresence at T2. Sensitivity analyses excluded data from individual MHSs to account for their unique effects. Results: A significant actor effect for MHSs (P<.001) indicated a high temporal stability of telepresence between T1 and T2. In contrast, the actor effect for patients was not statistically significant, suggesting a greater variability between T1 and T2. No significant partner effects for both patients and MHSs were observed, suggesting no mutual influence between dyad members. Age was a significant covariate for telepresence in both groups. Conclusions: Consistent with prior findings, MHSs experienced increased telepresence over time, whereas patients reported high telepresence levels from the start of therapy. The lack of dyadic influence highlights the need for further exploration into factors affecting telepresence development, such as age, technical proficiency, and prior treatment experience. Future studies with larger samples and more sessions are necessary to enhance the generalizability of these findings and to optimize the use of video consultations in mental health care.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeObservationnel
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

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