Notice bibliographique
Résumé
Decades of research supports the use of many different psychotherapies for patients with psychiatric disorders; therefore trainees and post-professionals need effective methods for learning psychotherapy and keeping up with the literature. New technologies can assist with this process. The purpose of this presentation is to present two, blended psychotherapy programs currently operating at McMaster University in Canada and Upstate Medical University in Syracuse, New York. At McMaster, a web-based program has been integrated into the standard curriculum. PTeR, or ‘psychotherapy training e-resources” contains several psychotherapy e-modules which contain video clips of specific therapies, power point presentations, reference materials, MCQs to assess knowledge base, an innovative interactive ‘virtual therapist” which assesses clinical competence, and guidelines for teaching psychotherapy. Preliminary results reveals residents and faculty can improve their knowledge base in psychotherapy, and participants report satisfaction with this e-resource. At Upstate university webcam supervision is being creatively utilized to record therapy sessions, and the OQ45, a patient rated instrument has been utilized to provide feedback to therapists. Webcam supervision permits more accurate feedback to be delivered to the trainee about process, content and specific therapeutic interventions and outcomes. This method of training is integrated with a very comprehensive program which teaches psychodynamic, CBT, DBT, family and many other therapies. This highly interactive workshop will present both these programs, discuss the use of e-learning in Europe, and provide participants with an opportunity to discuss incorporating some of these methods of training in their own training programs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».