Perspectives of Young Adults on Receiving Telepsychiatry Services in an Urban Early Intervention Program for First-Episode Psychosis: A Cross-Sectional, Descriptive Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited knowledge exists on telepsychiatry in specialized services for first-episode psychosis (FEP), despite its potential for improving service access and engagement. OBJECTIVE: To explore access and use of technology, obstacles to attending clinic appointments, and perspectives of young adults with FEP on using telepsychiatry as part of outpatient services. METHODS: A cross-sectional, descriptive survey study was conducted between July and October 2017 with young adults between the ages of 18 and 38 recruited from a specialized program for FEP in an urban Canadian setting. Data were analysed using descriptive statistics and content analysis. RESULTS: Among 51 participants (mean age = 26.1, SD = 4.2; 59% male; 20% experiencing housing instability), more than half (59%, n = 30) rarely or never used mainstream video chat (e.g., Facetime). The majority (78%, n = 40) reported obstacles to attending appointments, with several (37%, n = 19) identifying two or more. Almost half (49%, n = 25) were very favorable towards telepsychiatry and a quarter (25%, n = 13) were somewhat favorable. Participants expressed several concerns about telepsychiatry, including loss of human contact and confidentiality. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is a first study on the perspectives of individuals with FEP about telepsychiatry. Despite experiencing obstacles to attending appointments and expressing receptivity towards telepsychiatry, participants did not have access to these services. It is important to provide education to clinicians on the potential of telepsychiatry to improve service access. Also, more research is needed on when, where, and how telepsychiatry can be integrated into existing care while addressing patient and clinician concerns.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».