Intent to Adopt Video-Based Integrated Mental Health Care and the Characteristics of its Supporters: Mixed Methods Study Among General Practitioners Applying Diffusion of Innovations Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most people with common mental disorders, including those with severe mental illness, are treated in general practice. Video-based integrated care models featuring mental health specialist video consultations (MHSVC) facilitate the involvement of specialist mental health care. However, the potential uptake by general practitioners (GPs) is unclear. OBJECTIVE: This mixed method preimplementation study aims to assess GPs' intent to adopt MHSVC in their practice, identify predictors for early intent to adopt (quantitative strand), and characterize GPs with early intent to adopt based on the Diffusion of Innovations Theory (DOI) theory (qualitative strand). METHODS: Applying a convergent parallel design, we conducted a survey of 177 GPs and followed it up with focus groups and individual interviews for a sample of 5 early adopters and 1 nonadopter. We identified predictors for intent to adopt through a cumulative logit model for ordinal multicategory responses for data with a proportional odds structure. A total of 2 coders independently analyzed the qualitative data, deriving common characteristics across the 5 early adopters. We interpreted the qualitative findings accounting for the generalized adopter categories of DOI. RESULTS: This study found that about one in two GPs (87/176, 49.4%) assumed that patients would benefit from an MHSVC service model, about one in three GPs (62/176, 35.2%) intended to adopt such a model, the availability of a designated room was the only significant predictor of intent to adopt in GPs (β=2.03, SE 0.345, P<.001), supporting GPs expected to save time and took a solution-focused perspective on the practical implementation of MHSVC, and characteristics of supporting and nonsupporting GPs in the context of MHSVC corresponded well with the generalized adopter categories conceptualized in the DOI. CONCLUSIONS: A significant proportion of GPs may function as early adopters and key stakeholders to facilitate the spread of MHSVC. Indeed, our findings correspond well with increasing utilization rates of telehealth in primary care and specialist health care services (eg, mental health facilities and community-based, federally qualified health centers in the United States). Future work should focus on specific measures to foster the intention to adopt among hesitant GPs.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».