A Review of Models and Efficacy of Telepsychiatry for Inpatient Service Delivery: Proposing a Model for Indian Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of telepsychiatry (TP) for inpatient service delivery is still an emerging field and there is limited literature on its practice and evidence. This review was conducted with the objectives of (a) exploring the models of TP for inpatient service delivery, (b) qualitative synthesis of the efficacy of TP in inpatient settings, and (c) proposing a best-fit model of TP-based inpatient care for Indian settings. METHODS: An electronic database search was conducted on July 22, 2020, in PubMed, Directory of Open Access Journals, and Google Scholar for relevant articles. Seventeen articles were included in the review. RESULTS: The review revealed three models for TP-based inpatient care; direct care model, teleconsultation model, and the collaborative care model. Preliminary evidence suggests that TP is cost-effective and reliable, and that patients and service providers are highly satisfied with this approach. Evidence gaps were seen for some diagnostic categories such as psychosis and for extremes of age groups. Based on the existing models, we propose an Indian model for implementing TP in inpatient settings. CONCLUSION: Promising initial results and the evidence gaps highlight the need for further research in this area.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».