Pediatric eMental healthcare technologies: a systematic review of implementation foci in research studies, and government and organizational documents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers, healthcare planners, and policymakers convey a sense of urgency in using eMental healthcare technologies to improve pediatric mental healthcare availability and access. Yet, different stakeholders may focus on different aspects of implementation. We conducted a systematic review to identify implementation foci in research studies and government/organizational documents for eMental healthcare technologies for pediatric mental healthcare. METHODS: A search of eleven electronic databases and grey literature was conducted. We included research studies and documents from organization and government websites if the focus included eMental healthcare technology for children/adolescents (0-18 years), and implementation was studied and reported (research studies) or goals/recommendations regarding implementation were made (documents). We assessed study quality using the Mixed Methods Appraisal Tool and document quality using the Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II. Implementation information was grouped according to Proctor and colleagues' implementation outcomes-acceptability, adoption, appropriateness, cost, feasibility, fidelity, penetration, and sustainability-and grouped separately for studies and documents. RESULTS: Twenty research studies and nine government/organizational documents met eligibility criteria. These articles represented implementation of eMental healthcare technologies in the USA (14 studies), United Kingdom (2 documents, 3 studies), Canada (2 documents, 1 study), Australia (4 documents, 1 study), New Zealand (1 study), and the Netherlands (1 document). The quality of research studies was excellent (n = 11), good (n = 6), and poor (n = 1). These eMental health studies focused on the acceptability (70%, n = 14) and appropriateness (50%, n = 10) of eMental healthcare technologies to users and mental healthcare professionals. The quality of government and organizational documents was high (n = 2), medium (n = 6), and low (n = 1). These documents focused on cost (100%, n = 9), penetration (89%, n = 8), feasibility (78%, n = 7), and sustainability (67%, n = 6) of implementing eMental healthcare technology. CONCLUSION: To date, research studies have largely focused on acceptability and appropriateness, while government/organizational documents state goals and recommendations regarding costs, feasibility, and sustainability of eMental healthcare technologies. These differences suggest that the research evidence available for pediatric eMental healthcare technologies does not reflect the focus of governments and organizations. Partnerships between researchers, healthcare planners, and policymakers may help to align implementation research with policy development, decision-making, and funding foci.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,101 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».