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Enregistrement W2616883227 · doi:10.2196/mental.7878

Diversity in eMental Health Practice: An Exploratory Qualitative Study of Aboriginal and Torres Strait Islander Service Providers

2017· article· en· W2616883227 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Lynne Bird, Darlene Rotumah, James Bennett–Levy, Judy Singer

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService providerIndigenousQualitative researchService delivery frameworkInterviewMental healthContext (archaeology)Exploratory researchMedicineService (business)NursingSociologyBusinessPsychiatryGeographySocial scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Australia, mental health services are undergoing major systemic reform with eMental Health (eMH) embedded in proposed service models for all but those with severe mental illness. Aboriginal and Torres Strait Islander service providers have been targeted as a national priority for training and implementation of eMH into service delivery. Implementation studies on technology uptake in health workforces identify complex and interconnected variables that influence how individual practitioners integrate new technologies into their practice. To date there are only two implementation studies that focus on eMH and Aboriginal and Torres Strait Islander service providers. They suggest that the implementation of eMH in the context of Aboriginal and Torres Strait Islander populations may be different from the implementation of eMH with allied health professionals and mainstream health services. OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate how Aboriginal and Torres Strait Islander service providers in one regional area of Australia used eMH resources in their practice following an eMH training program and to determine what types of eMH resources they used. METHODS: Individual semistructured qualitative interviews were conducted with a purposive sample of 16 Aboriginal and Torres Strait Islander service providers. Interviews were co-conducted by one indigenous and one non-indigenous interviewer. A sample of transcripts were coded and thematically analyzed by each interviewer and then peer reviewed. Consensus codes were then applied to all transcripts and themes identified. RESULTS: It was found that 9 of the 16 service providers were implementing eMH resources into their routine practice. The findings demonstrate that participants used eMH resources for supporting social inclusion, informing and educating, assessment, case planning and management, referral, responding to crises, and self and family care. They chose a variety of types of eMH resources to use with their clients, both culturally specific and mainstream. While they referred clients to online treatment programs, they used only eMH resources designed for mobile devices in their face-to-face contact with clients. CONCLUSIONS: This paper provides Aboriginal and Torres Strait islander service providers and the eMH field with findings that may inform and guide the implementation of eMH resources. It may help policy developers locate this workforce within broader service provision planning for eMH. The findings could, with adaptation, have wider application to other workforces who work with Aboriginal and Torres Strait Islander clients. The findings highlight the importance of identifying and addressing the particular needs of minority groups for eMH services and resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,432 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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