Evidence-Based Psychotherapy Training in Residency and Graduate Programs: A Multidisciplinary Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Training in evidence-based psychotherapies (EBPs) in clinical programs is crucial for increasing their use in practice. Twenty years ago, the National Psychotherapy Training Survey-I (NPTS-I) examined whether U.S. training programs required didactic training and clinical supervision in EBPs. Almost all psychiatry (96%) programs, but only 56% of clinical psychology Ph.D., 33% of clinical psychology Psy.D., and 38% of social work (i.e., M.S.W.) programs, required EBP training. After years of dissemination efforts, the authors reexamined EBP training levels across those disciplines as well as counseling psychology and psychiatric-mental health nurse practitioner (PMHNP) programs by conducting the NPTS-II. METHODS: Half of accredited training programs in each discipline were randomly selected for an online survey of training requirements and electives, whether all trainees receive EBP training, and associated barriers and facilitators. Of 574 invited programs, 253 (44%) program directors completed responses: 48 psychiatry (37%), 44 clinical psychology Ph.D. (53%), 14 clinical psychology Psy.D. (36%), 34 counseling psychology (58%), 38 PMHNP (35%), and 75 M.S.W. (49%) programs. RESULTS: At least 75% of programs across disciplines offered didactic and clinical supervision EBP training. Required training rates were higher in psychiatry (90%) and clinical psychology Ph.D. (81%) programs than in clinical psychology Psy.D. (59%), PMHNP (48%), counseling psychology (28%), and M.S.W. (27%) programs. A similar pattern emerged in estimations of all trainees receiving EBP training. CONCLUSIONS: EBP training requirements held steady in psychiatry and increased in clinical psychology programs. Low EBP training rates persist in other disciplines, possibly contributing to the continuing gap between EBP research efficacy evidence and practice.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».