A Novel Emergency Telepsychiatry Program in a Canadian Urban Setting: Identifying and Addressing Perceived Barriers for Successful Implementation: Un nouveau programme de télépsychiatrie d’urgence en milieu urbain canadien: Identifier et aborder les obstacles perçus d’une mise en œuvre réussie
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To report on the perceived barriers surrounding the use of telepsychiatry for emergency assessments and our approach to overcoming those barriers to achieve successful implementation of a program to increase access to emergency psychiatric assessment in a Canadian urban setting. METHODS: We conducted a survey of emergency care staff to inform the implementation of an emergency telepsychiatry program in the urban setting of Winnipeg, Manitoba, where hospitals have variable on-site emergency psychiatric coverage. We analyzed survey responses for perceived barriers we would need to address in implementation. We employed implementation strategies for each barrier and scaled the program to three sites over the first year. Data from the first year were collected including number of telepsychiatry assessments, reasons for referral, wait time, and percentage of patient transfers avoided. RESULTS: = 111) had little prior exposure to telepsychiatry, but the majority were open to its use for emergency psychiatric assessments in the region. We identified three categories of perceived barriers: clinical, logistical/technical, and readiness barriers. Implementation planning addressed each barrier, and a hub-and-spoke program was launched. After the first year, the program had one hub serving three spokes, and 243 emergency telepsychiatry assessments had been completed. After 12 months, we were avoiding 65% of patient transfers. CONCLUSIONS: By conducting a user survey to identify perceived barriers, and addressing these during implementation, we successfully scaled our emergency telepsychiatry program across our region. Our report of this experience may benefit others attempting to implement a similar program.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».