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Enregistrement W3032905501 · doi:10.2196/21108

COVID-19 and Telepsychiatry: Development of Evidence-Based Guidance for Clinicians

2020· article· en· W3032905501 sur OpenAlexvenueno aff
Katharine Smith, Edoardo G. Ostinelli, Orla Macdonald, Andrea Cipriani

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésTelepsychiatryMental healthContext (archaeology)TelemedicineChecklistMedicineMedical educationHealth carePsychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus disease (COVID-19) presents unique challenges in health care, including mental health care provision. Telepsychiatry can provide an alternative to face-to-face assessment and can also be used creatively with other technologies to enhance care, but clinicians and patients may feel underconfident about embracing this new way of working. OBJECTIVE: The aim of this paper is to produce an open-access, easy-to-consult, and reliable source of information and guidance about telepsychiatry and COVID-19 using an evidence-based approach. METHODS: We systematically searched existing English language guidelines and websites for information on telepsychiatry in the context of COVID-19 up to and including May 2020. We used broad search criteria and included pre-COVID-19 guidelines and other digital mental health topics where relevant. We summarized the data we extracted as answers to specific clinical questions. RESULTS: Findings from this study are presented as both a short practical checklist for clinicians and detailed textboxes with a full summary of all the guidelines. The summary textboxes are also available on an open-access webpage, which is regularly updated. These findings reflected the strong evidence base for the use of telepsychiatry and included guidelines for many of the common concerns expressed by clinicians about practical implementation, technology, information governance, and safety. Guidelines across countries differ significantly, with UK guidelines more conservative and focused on practical implementation and US guidelines more expansive and detailed. Guidelines on possible combinations with other digital technologies such as apps (eg, from the US Food and Drug Administration, the National Health Service Apps Library, and the National Institute for Health and Care Excellence) are less detailed. Several key areas were not represented. Although some special populations such as child and adolescent, and older adult, and cultural issues are specifically included, important populations such as learning disabilities, psychosis, personality disorder, and eating disorders, which may present particular challenges for telepsychiatry, are not. In addition, the initial consultation and follow-up sessions are not clearly distinguished. Finally, a hybrid model of care (combining telepsychiatry with other technologies and in-person care) is not explicitly covered by the existing guidelines. CONCLUSIONS: We produced a comprehensive synthesis of guidance answering a wide range of clinical questions in telepsychiatry. This meets the urgent need for practical information for both clinicians and health care organizations who are rapidly adapting to the pandemic and implementing remote consultation. It reflects variations across countries and can be used as a basis for organizational change in the short- and long-term. Providing easily accessible guidance is a first step but will need cultural change to implement as clinicians start to view telepsychiatry not just as a replacement but as a parallel and complementary form of delivering therapy with its own advantages and benefits as well as restrictions. A combination or hybrid approach can be the most successful approach in the new world of mental health post-COVID-19, and guidance will need to expand to encompass the use of telepsychiatry in conjunction with other in-person and digital technologies, and its use across all psychiatric disorders, not just those who are the first to access and engage with remote treatment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,452
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,452
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0180,010
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0160,021
Science ouverte0,0080,017
Intégrité de la recherche0,0140,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations161
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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