Rural Interdisciplinary Mental Health Team Building via Satellite: A Demonstration Project
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the results of a demonstration project that examined the role of telehealth/telemedicine (hereafter referred to as telehealth) in providing interdisciplinary mental health training and support to health professionals in a rural region of Atlantic Canada. Special emphasis was placed on addressing the question of how training might affect interdisciplinary collaboration among the rural health professionals. Five urban mental health professionals from three disciplines provided training and support via video-satellite and internet, print and video resources to 34 rural health and community professionals. In order to assess the rural community's needs and the impact of the interventions, questionnaires were administered and on-site interviews were conducted before and after the project. Throughout the project, field notes were recorded and satisfaction ratings were obtained. Satisfaction with the video-satellite presentations was high and stable, with the exception of one session when signal quality was very poor. Rural participants were most satisfied with opportunities for interaction and least satisfied with the variable quality of the video transmission signal. High staff turnover among rural professionals resulted in insufficient power to permit statistical analysis. Positive reports of the project impact included expanded knowledge and heightened sensitivity to mental health issues, increased cross-disciplinary connections, and greater cohesion among professionals. The results suggest that, with some refinements, telehealth technology can be used to facilitate mental health training and promote interdisciplinary collaboration among professionals in a rural setting.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».