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Enregistrement W7162079410 · doi:10.82308/30592

Moving research into clinical practice: usage of progress monitoring meausres

2015· dissertation· en· W7162079410 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriela Ionita

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch methodologyStatistical analysisData collectionGraduate students

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les mesures de progrès psychothérapique (PP) ont démontré pouvoir fournir plusieurs avantages aux cliniciens tel que d'identifier les clients qui ne progressent pas ou qui se détériorent au cours du traitement, améliorer l'efficacité de la psychothérapie, et fournir des données de qualité à des fins d'amélioration. Cette recherche examine la prévalence, les défis et les éléments facilitants de l'utilisation de ces mesures. L'étude 1 est une enquête nationale examinant l'utilisation des mesures PP au Canada, les profiles des utilisateurs et des psychologues qui sont conscientisés aux mesures PP, les mesures PP les plus communément utilisées, ainsi que d'autres moyens utilisés par les psychologues pour surveiller les progrès des clients parmi 1668 psychologues canadiens. Les résultats suggèrent que 67% des psychologues ne sont pas conscientisés aux mesures PP et que seulement 12% des psychologues les utilisent. Les profiles des psychologues conscientisés aux mesures PP et qui les utilisaient sont également présentés. Les résultats indiquent que les psychologues qui n'utilisent pas les mesures PP ont tendance à se fier aux indications des clients de leur propre amélioration et de l'atteinte de leurs objectifs de traitement, ainsi qu'à leur jugement clinique comme étant les trois méthodes les plus utilisées pour évaluer les progrès des clients.L'étude 2 examine les obstacles et les éléments facilitant l'utilisation des mesures PP. Les résultats suggèrent que les obstacles principaux pour les utilisateurs, les non-utilisateurs, et les anciens utilisateurs sont les connaissances limitées, les limites de la formation, le fardeau pour les clients, et les préoccupations à l'égard du travail et du temps additionnels. Les résultats indiquent un certain nombre de stratégies pour surmonter les obstacles; offrir de la formation sous différents formats, sur les périodes prolongées dans le temps, et entre collègues apparaîssent comme étant des stratégies prometteuses. Les éléments facilitants qui ont motivé au départ les anciens utilisateurs à employer les mesures PP sont également présentés.L'étude 3 examine les défis de l'utilisation des mesures PP en utilisant une méthodologie de concensus qualitatif. Vingt-cinq cliniciens ont été interviewés à l'égard des défis rencontrés avec l'utilisation des mesures PP et des conseils à donner à d'autres quant à l'utilisation des mesures PP. Cette recherche démontre qu'il y a beaucoup de variabilité dans les défis rencontrés et les conseils prodigués. Les défis les plus couramment rencontrés étaient les réponses négatives, des considérations pratiques, une insatisfaction avec caractéristiques des mesures, et des préoccupations à savoir si les mesures conviennent bien. Les cliniciens ont souvent conseillé aux autres que la présentation des mesures avait un impact sur leur réception, à l'ouverture à utiliser les mesures, et à chercher du soutien ou de la supervision lors de l'utilisation des mesures. Dans l'ensemble, les résultats démontrent que peu de psychologues au Canada appliquent les mesures PP. Ceci indique le besoin de faire des efforts pour l'avancement des mesures dans la pratique. Étant donné qu'un grand pourcentage de psychologues est méconnaissant des mesures, la première étape dans le processus sera d'augmenter la conscientisation des psychologues. Cependant, comme les données indiquent que la conscientisation ne prédit pas toujours l'utilisation, des étapes spécifiques visant l'utilisation devront aussi être conçues. En examinant le profil des utilisateurs, les obstacles et défis de l'utilisation, les moyens facilitants pour l'augmentation de l'utilisation, et les conseils entre cliniciens, des stratégies peuvent être identifiées à de telles fins. Plusieurs stratégies se montrent prometteuses, incluant l'offre de formation, rendre le soutien accessible, diffuser l'information à propos des aspects spécifiques des mesures, et l'intégration des mesures PP dans les programmes de formation.

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)0,206
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2060,458
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,393 · 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.

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
Publié2015
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