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Enregistrement W7161992845 · doi:10.82308/5651

Increasing access to cognitive behavioural therapy for psychiatric outpatients in Quebec using telehealth

2025· dissertation· en· W7161992845 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Felice

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthTelemedicineGambling disorderCognitive behaviour therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pendant la pandémie de COVID-19, la thérapie cognitivo-comportementale (TCC) à distance était une option de traitement omniprésente et efficace dans les soins tertiaires. Bien que de nombreux services soient revenus à la prestation en personne, le TCC à distance continue d'offrir une alternative flexible aux personnes qui peuvent être confrontées à des obstacles à l'accès aux soins. Au Canada, où la diversité linguistique et la dispersion géographique peuvent limiter l'accès à des services spécialisés tels que la TCC, le maintien de l'option de prestation à distance peut être essentiel pour assurer un accès plus équitable aux soins. Cette étude a examiné comment les patients s'engageaient dans une TCC lorsqu'ils avaient la possibilité de choisir entre un traitement en personne, un traitement hybride ou un traitement à distance. En comparant l'utilisation des services et les résultats des traitements avant et après l'introduction de la TCC à distance dans une clinique ambulatoire non sectorisée, l'objectif était de mieux comprendre comment des formats de traitement flexibles peuvent influencer l'accès, l'engagement et l'efficacité clinique. Comparé à la période pré-pandémique, où seuls les soins en personne étaient disponibles, le nombre de personnes en quête de traitement a augmenté pendant la période post- pandémique, lorsque les patients pouvaient choisir entre les formats CBT en personne, hybride ou à distance. Les résultats suggèrent que la prestation à distance peut favoriser un meilleur accès aux services, en particulier parmi les groupes qui pourraient autrement rencontrer des difficultés pour se rendre aux soins en personne. Les taux d'abandon ont également diminué après la pandémie, ce qui suggère un meilleur engagement dans le traitement. Quel que soit le mode de prestation, aucune variation significative n'a été observée dans l'amélioration des symptômes entre les modalités, ce qui indique une efficacité comparable lorsque les patients sont autorisés à choisir le mode de traitement. Ces résultats plaident en faveur de l'inclusion continue d'options de prestation à distance dans la prestation de services de TCC après la pandémie, afin de promouvoir la flexibilité et l'accès à des soins efficaces et fondés sur des données probantes pour des populations diverses et géographiquement dispersées

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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