Integration of Online Treatment Into the “New Normal” in Mental Health Care in Post–COVID-19 Times: Exploratory Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has necessitated an immediate and large-scale uptake of online treatment for mental health care. However, there is uncertainty about what the "new normal" in mental health care will be like in post-COVID-19 times. To what extent will the experiences gained during the pandemic influence a sustainable adoption and implementation of online mental health care treatment in the future? OBJECTIVE: In this paper, we aim to formulate expectations with regard to the sustainability of online mental health care after COVID-19. METHODS: In an interview study, 11 mental health care professionals were asked about their experiences and expectations for the future. Participants were recruited from a mental health care organization in the Netherlands. The interviews took place between April 7-30, 2020, at the peak of the COVID-19 crisis in the Netherlands. The data were analyzed using a thematic coding method. RESULTS: From the interviews, we learn that the new normal in mental health care will most likely consist of more blended treatments. Due to skill enhancement and (unexpected) positive experiences with online treatment, an increase in adoption is likely to take place. However, not all experiences promise a successful and sustainable upscaling of online treatment in the future. Mental health care professionals are learning that not all clients are able to benefit from this type of treatment. CONCLUSIONS: Sustainable upscaling of online mental health care requires customized solutions, investments in technology, and flexibility of mental health care providers. Online treatment could work for those who are open to it, but many factors influence whether it will work in specific situations. There is work to be done before online treatment is inherently part of mental health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».