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Enregistrement W3045238313 · doi:10.2196/19271

Implementing Psychological Interventions Through Nonspecialist Providers and Telemedicine in High-Income Countries: Qualitative Study from a Multistakeholder Perspective

2020· article· en· W3045238313 sur OpenAlexafffundvenueabout
Daisy R. Singla, Sasha Lemberg-Pelly, Andrea Lawson, Nika Zahedi, Tyla Thomas-Jacques, Cindy‐Lee Dennis

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSinai Health SystemWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésMedicineMental healthPsychological interventionTelemedicineService providerAnxietyNursingHealth careFamily medicinePsychiatryService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Task sharing has been used worldwide to improve access to mental health care, where nonspecialist providers-individuals with no formal training in mental health-have been trained to effectively treat perinatal depressive and anxiety symptoms. Little formative research has been conducted to examine relevant barriers and facilitators of nonspecialist providers and the use of telemedicine in treatment service delivery. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to examine the main barriers and facilitators of nonspecialist provider-delivered psychological treatments for perinatal populations with common mental health disorders, such as depression and anxiety, from a multistakeholder perspective. METHODS: This study took place in Toronto, Canada. In total, 33 in-depth interviews were conducted with multiple stakeholder groups (women with lived experience and their significant others, as well as health and mental health professionals). Qualitative data were quantified to estimate commonly endorsed themes within and across stakeholder groups. RESULTS: Psychological treatments delivered by nonspecialist providers were considered acceptable by the vast majority of participants (30/33, 90%). Across all stakeholder groups, nurses (20/33, 61%) and midwives (14/33, 42%) were the most commonly endorsed cadre of nonspecialist providers. The majority of stakeholders (32/33, 97%) were amenable to nonspecialist providers delivering psychological treatment via telemedicine (27/33, 82%), although concerns were raised about the ability to establish a therapeutic alliance via telemedicine (16/33, 48%). Empathy was the most desired characteristic of a nonspecialist provider (61%). Patient and patient advocate stakeholders were more likely to emphasize stigma as an important barrier to accessing psychological treatments (7/12, 58%), compared to clinicians (2/9, 22%) and spouses (1/5, 20%). Clinician stakeholders were more likely to emphasize the importance of ensuring nonspecialist providers were trained to deliver psychological treatments (3/9, 33%), compared to other stakeholder groups. CONCLUSIONS: These results can inform the design, implementation, and integration of nonspecialist-delivered interventions via telemedicine for women with perinatal depressive and anxiety symptoms in high-income country contexts.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeQualitatif
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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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