Consumer and provider responses to a computerized version of the Illness Management and Recovery Program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore mental health consumer and provider responses to a computerized version of the Illness Management and Recovery (IMR) program. METHOD: Semistructured interviews were conducted to gather data from 6 providers and 12 consumers who participated in a computerized prototype of the IMR program. An inductive-consensus-based approach was used to analyze the interview responses. RESULTS: Qualitative analysis revealed consumers perceived various personal benefits and ease of use afforded by the new technology platform. Consumers also highly valued provider assistance and offered several suggestions to improve the program. The largest perceived barriers to future implementation were lack of computer skills and access to computers. Similarly, IMR providers commented on its ease and convenience, and the reduction of time intensive material preparation. Providers also expressed that the use of technology creates more options for the consumer to access treatment. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The technology was acceptable, easy to use, and well-liked by consumers and providers. Clinician assistance with technology was viewed as helpful to get clients started with the program, as lack of computer skills and access to computers was a concern. Access to materials between sessions appears to be desired; however, given perceived barriers of computer skills and computer access, additional supports may be needed for consumers to achieve full benefits of a computerized version of IMR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».