Evaluating Clinical Experiences Implementing the Montreal Model for Ketamine Assisted Psychotherapy Adapted for Esketamine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burnout among mental health providers is linked to decreased job satisfaction, higher rates of depression and anxiety, lower quality of care, and increased turnover. The Montreal Model for Ketamine-Assisted Psychotherapy, adapted for Esketamine (MMKAPE), was introduced to improve clinician satisfaction by promoting meaningful work, patient-centered care, and interdisciplinary collaboration. This study assesses the impact of MMKAPE on clinician satisfaction and identifies key barriers and facilitators during implementation. Method: A convenience sample of six clinicians (two nurse practitioners, three therapists, and one registered nurse) participated in MMKAPE’s implementation for patients with treatment-resistant depression in an outpatient setting. Monthly surveys measured satisfaction across three domains. Descriptive statistics were used to track trends from baseline to final assessments. Interprofessional meetings and open-ended responses were analyzed to extract themes, with ChatGPT aiding in theme validation and bias reduction. Results: Clinician satisfaction improved in all measured areas. Meaningfulness in work increased from M = 4.3 to M = 4.5, with all clinicians reporting higher engagement. Patient-centered care rose from M = 4.05 to M = 4.17, and interdisciplinary collaboration improved from M = 3.35 to M = 4.17. Nurse practitioners showed the largest gains across all domains, while therapists experienced a slight decrease in work meaning. Key barriers included therapist reimbursement issues and workload strain, while structured team meetings and shared treatment goals emerged as facilitators. Discussion: MMKAPE improved clinician satisfaction and collaboration but was challenged by systemic constraints. Further research should address sustainable funding, long-term outcomes, and broader scalability.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».