Client perceptions of the mental health engagement network: a qualitative analysis of an electronic personal health record
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information technologies such as websites, mobile phone applications, and virtual reality programs have been shown to deliver innovative and effective treatments for mental illness. Much of the research studying electronic mental health interventions focuses on symptom reduction; however, to facilitate the implementation of electronic interventions in usual mental health care, it is also important to investigate the perceptions of clients who will be using the technologies. To this end, a qualitative analysis of focus group discussions regarding the Mental Health Engagement Network, a web-based personal health record and smartphone intervention, is presented here. METHODS: Individuals living in the community with a mood or psychotic disorder (n = 394) were provided with a smartphone and access to an electronic personal health record, the Lawson SMART Record, for 12 to 18 months to manage their mental health. This study employed a delayed-implementation design and obtained both quantitative and qualitative data through individual interviews and focus group sessions. Participants had the opportunity to participate in voluntary focus group sessions at three points throughout the study to discuss their perceptions of the technologies. Qualitative data from 95 focus group participants were analysed using a thematic analysis. RESULTS: Four overarching themes emerged from focus group discussions: 1) Versatile functionality of the Lawson SMART Record and smartphone facilitated use; 2) Aspects of the technologies as barriers to use; 3) Use of the Mental health Engagement Network technologies resulted in perceived positive outcomes; 4) Future enhancement of the Lawson SMART Record and intervention is recommended. DISCUSSION: These qualitative data provide a valuable contribution to the understanding of how smarttechnologies can be integrated into usual mental health care. Smartphones are extremely portable andcommonplace in society. Therefore, clients can use these devices to manage and track mental health issuesin any place at almost any time without feeling stigmatized. CONCLUSIONS: Assessing clients' perspectives regarding the use of smart technologies in mental health care provides an invaluable addition to the current literature. Qualitative findings support the feasibility of implementing a smartphone and electronic personal health record intervention with individuals who are living in the community and experiencing a mental illness, and provide considerations for future development and implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».