Real-World Technology Use Among People With Mental Illnesses: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing interest in using technology-based tools to support mental health recovery. Yet, despite evidence suggesting widespread access to technology among people with mental illnesses, interest in using technology to support mental health, and effectiveness of technology-based tools developed by researchers, such tools have not been widely adopted within mental health settings. Little is currently known about how mental health consumers are using technology to address mental health needs in real-world settings outside of controlled research studies. OBJECTIVE: This qualitative study examined current practices and orientations toward technology among consumers in 3 mental health settings in the United States. METHODS: Ethnographic observations and semistructured interviews were conducted. Observations focused on if and how technology was salient within the setting and documented relevant behaviors, interactions, and dialogue in fieldnotes. Ethnographic data informed the development of a semistructured interview that inquired into technology use and interest among consumers (n=15) in a community mental health setting. Fieldnotes and interview transcripts were reviewed and coded by multiple researchers. Key concepts and patterns identified were refined by the research team to develop the main findings. RESULTS: Ownership of technology, although common, was not ubiquitous and was varied across the sites. Participants had varying levels of awareness regarding the key capabilities of modern technologies. Participants used technology for many purposes, but there was limited evidence of technology use to support mental health. Technology-based tools specific to mental health were not routinely used, although some participants found widely available mobile apps to be helpful in recovery. CONCLUSIONS: Qualitative findings suggest that many, but not all, clients will be interested in using technology to support mental health needs. The variability in type and quality of technology owned by participants suggests the need to design for a range of functionality in the development of mental health tools. Findings also suggest thinking broadly about using existing platforms and widely available tools to support consumers in mental health recovery.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».