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Record W7162079410 · doi:10.82308/30592

Moving research into clinical practice: usage of progress monitoring meausres

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPsychology
TopicPsychotherapy Techniques and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResearch methodologyStatistical analysisData collectionGraduate students

Abstract

fetched live from 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.

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)0.206
metaresearch head score (Gemma)0.458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.206
Threshold uncertainty score0.979

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.2060.458
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0120.010
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0080.008
Open science0.0030.007
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.252
GPT teacher head0.645
Teacher spread0.393 · 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.

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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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