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Enregistrement W3097851071 · doi:10.2196/23776

Ethics of Digital Mental Health During COVID-19: Crisis and Opportunities

2020· article· en· W3097851071 sur OpenAlexaffvenue
Nicole Martinez‐Martin, Ishan Dasgupta, Adrian Carter, Jennifer A. Chandler, Philipp Kellmeyer, Karola Kreitmair, Anthony P. Weiss, Laura Y. Cabrera

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMental healthTelehealthDigital healthContext (archaeology)TelepsychiatrySocial distanceAccountabilityPandemicTelemedicineVideoconferencingPublic relationsPsychologyInternet privacyHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicinePsychiatryComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social distancing measures due to the COVID-19 pandemic have accelerated the adoption and implementation of digital mental health tools. Psychiatry and therapy sessions are being conducted via videoconferencing platforms, and the use of digital mental health tools for monitoring and treatment has grown. This rapid shift to telehealth during the pandemic has given added urgency to the ethical challenges presented by digital mental health tools. Regulatory standards have been relaxed to allow this shift to socially distanced mental health care. It is imperative to ensure that the implementation of digital mental health tools, especially in the context of this crisis, is guided by ethical principles and abides by professional codes of conduct. This paper examines key areas for an ethical path forward in this digital mental health revolution: privacy and data protection, safety and accountability, and access and fairness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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