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Enregistrement W2790124019 · doi:10.2196/mental.9769

Improving Implementation of eMental Health for Mood Disorders in Routine Practice: Systematic Review of Barriers and Facilitating Factors

2018· review· en· W2790124019 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGGZ inGeestEuropean Commission
Mots-clésSystematic reviewPsychologyMoodMedicineMEDLINEPsychiatryPsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic mental health interventions (eMental health or eMH) can be used to increase accessibility of mental health services for mood disorders, with indications of comparable clinical outcomes as face-to-face psychotherapy. However, the actual use of eMH in routine mental health care lags behind expectations. Identifying the factors that might promote or inhibit implementation of eMH in routine care may help to overcome this gap between effectiveness studies and routine care. OBJECTIVE: This paper reports the results of a systematic review of the scientific literature identifying those determinants of practices relevant to implementing eMH for mood disorders in routine practice. METHODS: A broad search strategy was developed with high sensitivity to four key terms: implementation, mental health care practice, mood disorder, and eMH. The reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance (RE-AIM) framework was applied to guide the review and structure the results. Thematic analysis was applied to identify the most important determinants that facilitate or hinder implementation of eMH in routine practice. RESULTS: A total of 13,147 articles were screened, of which 48 studies were included in the review. Most studies addressed aspects of the reach (n=33) of eMH, followed by intervention adoption (n=19), implementation of eMH (n=6), and maintenance (n=4) of eMH in routine care. More than half of the studies investigated the provision of mental health services through videoconferencing technologies (n=26), followed by Internet-based interventions (n=20). The majority (n=44) of the studies were of a descriptive nature. Across all RE-AIM domains, we identified 37 determinants clustered in six main themes: acceptance, appropriateness, engagement, resources, work processes, and leadership. The determinants of practices are expressed at different levels, including patients, mental health staff, organizations, and health care system level. Depending on the context, these determinants hinder or facilitate successful implementation of eMH. CONCLUSIONS: Of the 37 determinants, three were reported most frequently: (1) the acceptance of eMH concerning expectations and preferences of patients and professionals about receiving and providing eMH in routine care, (2) the appropriateness of eMH in addressing patients' mental health disorders, and (3) the availability, reliability, and interoperability with other existing technologies such as the electronic health records are important factors for mental health care professionals to remain engaged in providing eMH to their patients in routine care. On the basis of the taxonomy of determinants of practices developed in this review, implementation-enhancing interventions can be designed and applied to achieve better implementation outcomes. Suggestions for future research and implementation practice are provided.

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.

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)0,003
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,474 · 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