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Enregistrement W3043439491 · doi:10.1080/09515070.2020.1785846

Adapting mental health services to the COVID-19 pandemic: reflections from professionals in four countries

2020· article· en· W3043439491 sur OpenAlexaffabout
Tomas Jurcik, G. Eric Jarvis, Jelena Želeskov Đorić, Yulia Krasavtseva, Alexandra Yaltonskaya, Kaori Ogiwara, Jun Sasaki, Stéphanie Dubois, Karina Grigoryan

Notice bibliographique

RevueCounselling Psychology Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensParkwood InstituteMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPandemicPsychosocialSocial distancePsychologyPopulationHealth careNursingDistancingPersonal protective equipmentMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryPublic relationsPolitical scienceDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic significantly changed the lives of a majority of the world's population. People have been encouraged to implement social distancing behaviors enforced by governments, and have experienced loss of employment or changes to their usual working environment. In the mental health sector, psychologists and psychiatrists have been forced to alter the standard care of patients without compromising safety. This article documents the experiences of the authors – mental health professionals in four countries, Canada, Russia, Australia and Japan – at the time of the COVID-19 pandemic, and offers recommendations on how clinical, training, and research practices may need to be adjusted to deal with lockdown situations. Clinicians adapted their usual best practices by learning new skills and updating their knowledge base. Mental health clinicians noticed that the pandemic led to symptomatic changes in some of their patients. Most clinicians moved towards providing telemental health services, such as conducting assessments and treatments remotely. Those who continued seeing patients in person employed personal protective equipment with various impacts on the clinician–patient relationship. The dilemmas of mass quarantines need to be carefully examined, as their effects on numerous health and psychosocial variables appear to be far-reaching.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations59
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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