Therapist Well‐Being in the Context of Virtual Care: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Virtually delivered therapy (VDT) has become increasingly common, with up to 70% of clinicians reporting using VDT in their practice following the COVID‐19 pandemic. Despite the growing evidence of VDT's effectiveness, limited research has examined the impact of working virtually on therapists' well‐being and professional lives. Given known associations between therapist well‐being and outcomes such as burnout, job satisfaction, and attrition, a better understanding of how VDT affects therapists' professional and personal well‐being is vital to advancing the effectiveness of this mode of delivering care. This study uses a qualitative approach to documenting psychotherapists' experiences of VDT and its impact on their well‐being and professional practice. Methods We conducted semi‐structured interviews with 19 psychotherapists who use VDT in their practices. We analysed transcripts by thematic analysis with an inductive approach. Results Three main themes relevant to therapist well‐being were identified, each with several sub‐themes: (1) personal lifestyle and well‐being (lifestyle changes, self‐care, increased effort impacting well‐being); (2) professional practice (adapting business practices, accessibility to patients, maintaining a professional community, therapists' self‐evaluations of their therapeutic effectiveness); and (3) providing therapy (patient factors, therapeutic engagement, process skills, therapeutic interventions, and the use of technology). Conclusions Overall, therapists reported both benefits and challenges associated with VDT to their personal well‐being and professional lives. Findings highlight ways to improve training, supporting therapists to prioritise physical and emotional self‐care, and using technologies to enhance interventions and streamline practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».