MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2521222161 · doi:10.1186/s12913-016-1756-0

Computer-assisted client assessment survey for mental health: patient and health provider perspectives

2016· article· en· W2521222161 sur OpenAlexafffundabout
Manuela Ferrari, Farah Ahmad, Yogendra Shakya, Cliff Ledwos, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthWellesley InstituteAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistero dello Sviluppo Economico
Mots-clésMental healthNursingHealth informaticsMedicineNursing researchHealth administrationQualitative researchMedical educationPsychologyPublic healthPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The worldwide rise in common mental disorders (CMDs) is posing challenges in the provision of and access to care, particularly for immigrant, refugee and racialized groups from low-income backgrounds. eHealth tools, such as the Interactive Computer-Assisted Client Assessment Survey (iCCAS) may reduce some barriers to access. iCCAS is a tablet-based, touch-screen self-assessment completed by clients while waiting to see their family physician (FP) or nurse practitioner (NP). In an academic-community initiative, iCCAS was made available in English and Spanish at a Community Health Centre in Toronto through a mixed-method trial. METHODS: This paper reports the perspectives of clients in the iCCAS group (n = 74) collected through an exit survey, and the perspectives of 9 providers (four FP and five NP) gathered through qualitative interviews. Client acceptance of the tool was assessed for cognitive and technical dimensions of their experience. They rated twelve items for perceived Benefits and Barriers and four questions for the technical quality. RESULTS: Most clients reported that the iCCAS completion time was acceptable (94.5 %), the touch-screen was easy to use (97.3 %), and the instructions (93.2 %) and questions (94.6 %) were clear. Clients endorsed the tool's Benefits, but were unsure about Barriers to information privacy and provider interaction (mean 4.1, 2.6 and 2.8, respectively on a five-point scale). Qualitative analysis of the provider interviews identified five themes: challenges in Assessing Mental Health Services, such as case complexity, time, language and stigma; the Tool's Benefits, including non-intrusive prompting of clients to discuss mental health, and facilitation of providers' assessment and care plans; the Tool's Integration into everyday practice; Challenges for Use (e.g. time); and Promoting Integration Effectively, centered on the timing of screening, setting readiness, language diversity, and technological advances. CONCLUSIONS: Participant clients and providers perceived iCCAS as an easy and useful tool for mental health assessments at the Community Health Centre and similar settings. The findings are anticipated to inform further work in this area. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov; NCT02023957 ; Registered retrospectively 12 Dec. 2013.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207