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Record W7161992845 · doi:10.82308/5651

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

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicTelemedicine and Telehealth Implementation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTelehealthTelemedicineGambling disorderCognitive behaviour therapy

Abstract

fetched live from 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

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.142

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.096
GPT teacher head0.459
Teacher spread0.363 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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