Videoconferencing-Based Telemental Health: Important Questions for the COVID-19 Era From Clinical and Patient-Centered Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has intensified the search for digital approaches in mental health treatment, particularly due to patients and clinicians practicing social distancing. This has resulted in the dramatic growth of videoconferencing-based telemental health (V-TMH) services. It is critical for behavioral health providers and those in the mental health field to understand the implications of V-TMH expansion on the stakeholders who use such services, such as patients and clinicians, to provide the service that addresses both patient and clinical needs. Several key questions arise as a result, such as the following: (1) in what ways does V-TMH affect the practice of psychotherapy (ie, clinical needs), (2) to what extent are ethical and patient-centered concerns warranted in terms of V-TMH services (ie, patient needs), and (3) how do factors related to user experience affect treatment dynamics for both the patient and therapist (ie, patient and clinical needs)? We discuss how behavioral health providers can consider the future delivery of mental health care services based on these questions, which pose strong implications for technological innovation, the adaptation of treatments to new technologies, and training professionals in the delivery of V-TMH services and other digital health interventions.
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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 | 0,070 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».