E-Mental Health Innovations for Aboriginal and Torres Strait Islander Australians: A Qualitative Study of Implementation Needs in Health Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic mental health (e-mental health) interventions offer effective, easily accessible, and cost effective treatment and support for mental illness and well-being concerns. However, e-mental health approaches have not been well utilized by health services to date and little is known about their implementation in practice, particularly in diverse contexts and communities. OBJECTIVE: This study aims to understand stakeholder perspectives on the requirements for implementing e-mental health approaches in regional and remote health services for Indigenous Australians. METHODS: Qualitative interviews were conducted with 32 managers, directors, chief executive officers (CEOs), and senior practitioners of mental health, well-being, alcohol and other drug and chronic disease services. RESULTS: The implementation of e-mental health approaches in this context is likely to be influenced by characteristics related to the adopter (practitioner skill and knowledge, client characteristics, communication barriers), the innovation (engaging and supportive approach, culturally appropriate design, evidence base, data capture, professional development opportunities), and organizational systems (innovation-systems fit, implementation planning, investment). CONCLUSIONS: There is potential for e-mental health approaches to address mental illness and poor social and emotional well-being amongst Indigenous people and to advance their quality of care. Health service stakeholders reported that e-mental health interventions are likely to be most effective when used to support or extend existing health services, including elements of client-driven and practitioner-supported use. Potential solutions to obstacles for integration of e-mental health approaches into practice were proposed including practitioner training, appropriate tool design using a consultative approach, internal organizational directives and support structures, adaptations to existing systems and policies, implementation planning and organizational and government investment.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».