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Enregistrement W3099939044 · doi:10.2196/24245

Shaping Blended Care: Adapting an Instrument to Support Therapists in Using eMental Health

2020· article· en· W3099939044 sur OpenAlexvenueno aff
Hanneke Kip, Jobke Wentzel, Saskia M. Kelders

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthFocus groupHealth careIntervention (counseling)PsychologyMedical educationCitizen journalismNursingQuality (philosophy)Process (computing)Adaptation (eye)MedicineComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although eMental health interventions, especially when delivered in a blended way, have great potential to improve the quality and efficiency of mental health care, their use in practice lags behind expectations. The Fit for Blended Care (FfBC) instrument was developed to support therapists and clients in shaping blended care in a way that optimally fits their needs. However, this existing version cannot be directly applied to specific branches of mental health care as it is too broad and generic. OBJECTIVE: The goal of this study is to adapt the existing FfBC instrument to fit a specific, complex setting-forensic mental health care-by means of participatory development with therapists. METHODS: The participatory process was divided into 4 phases and was executed by a project team consisting of 1 manager, 3-5 therapists, and 1 researcher. In phase 1, general requirements for the adaptation of the existing instrument were discussed in 2 focus groups with the project team. In phase 2, patient-related factors that influence the use of an existing web-based intervention were elicited through semistructured interviews with all 18 therapists working at an outpatient clinic. In phase 3, multiple focus groups with the project teams were held to create the first version of the adapted FfBC instrument. In phase 4, a digital prototype of the instrument was used with 8 patients, and the experiences of the 4 therapists were discussed in a focus group. RESULTS: In phase 1, it became clear that the therapists' main requirement was to develop a much shorter instrument with a few items, in which the content was specifically tailored to the characteristics of forensic psychiatric outpatients. The interviews showed a broad range of patient-related factors, of which 5 were used in the instrument: motivation for blended treatment; writing about thoughts, feelings, and behavior; conscientiousness; psychosocial problems; and social support. In addition, a part of the instrument was focused on the practical necessary preconditions that patients should fill by themselves before the treatment was developed. The use of the web-based prototype of the instrument in treatment resulted in overall positive experiences with the content; however, therapists indicated that the items should be formulated in a more patient-centered way to encourage their involvement in discussing the factors. CONCLUSIONS: The participatory, iterative process of this study resulted in an adapted version of the FfBC instrument that fits the specific forensic context and supports shared decision making. In general, the adaptiveness of the instrument is important: its content and implementation should fit the type of care, the organization, and eHealth intervention. To adapt the instrument to other contexts, the guidelines described in this paper can be followed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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