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 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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».