Flip the Clinic: A Digital Health Approach to Youth Mental Health Service Delivery During the COVID-19 Pandemic and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
The demand for mental health services is projected to rapidly increase as a direct and indirect result of the COVID-19 pandemic. Given that young people are disproportionately disadvantaged by mental illness and will face further challenges related to the COVID-19 pandemic, it is crucial to deliver appropriate mental health care to young people as early as possible. Integrating digital health solutions into mental health service delivery pathways has the potential to greatly increase efficiencies, enabling the provision of "right care, first time." We propose an innovative digital health solution for demand management intended for use by primary youth mental health services, comprised of (1) a youth mental health model of care (ie, the Brain and Mind Centre Youth Model) and (2) a health information technology specifically designed to deliver this model of care (eg, the InnoWell Platform). We also propose an operational protocol of how this solution could be applied to primary youth mental health service delivery processes. By "flipping" the conventional service delivery models of majority in-clinic and minority web-delivered care to a model where web-delivered care is the default, this digital health solution offers a scalable way of delivering quality youth mental health care both in response to public health crises (such as the COVID-19 pandemic) and on an ongoing basis in the future.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».