Navigating Uncharted Waters: Considerations for Training Clinics in the Rapid Transition to Telepsychology and Telesupervision During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic offers both challenges and opportunities for those who provide and receive psychological services. For training clinics tasked with educating the next generation of health service psychologists, providing vital mental health care to the community, and conducting clinical research, the pandemic offers an opportunity to consider how best to fulfill these crucial missions during a time of global uncertainty. The present paper reviews the recent, rapid move to telepsychology among North American university training clinics in response to the COVID-19 pandemic and offers relevant suggestions for mental health service providers rapidly transitioning to telepsychology moving forward. Data summarizing the response of university training clinics in health service psychology in the United States and Canada to physical distancing guidelines are presented, and considerations regarding best practices in service delivery and supervision via telepsychology are provided. While the present data focus on North American training clinics, the suggestions offered are relevant to any clinic tasked with providing high quality services and training mental health providers via telepsychology, particularly during the COVID-19 pandemic. Given the growing emphasis within health service psychology on increasing access to mental health services via telepsychology prior to the pandemic, as well as the benefits to psychology trainees in gaining competence in this valuable form of service delivery, this paper aims to provide timely guidance around the benefits, risks, and practical considerations regarding the maintenance of effective clinical care in training settings when rapidly implementing telepsychology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».