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Enregistrement W3102262972 · doi:10.2196/15149

Health Personnel’s Perceived Usefulness of Internet-Based Interventions for Parents of Children Younger Than 5 Years: Cross-Sectional Web-Based Survey Study

2020· article· en· W3102262972 sur OpenAlexvenueno aff
Hege Therese Størksen, Silje Marie Haga, Kari Slinning, Filip Drozd

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthThe InternetMedicineSocioemotional selectivity theoryPsychologyNursingFamily medicinePsychiatryGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 10%-15% of children struggle with different socioemotional and psychological difficulties in infancy and early childhood. Thus, health service providers should have access to mental health interventions that can reach more parents than traditional face-to-face interventions. However, despite increasing evidence on the efficacy of internet-based mental health interventions, the pace in transferring such interventions to health care has been slow. One of the major suggested barriers to this may be the health personnel's attitudes to perceived usefulness of internet-based interventions. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine health professionals' perceived usefulness of internet-based mental health interventions and to identify the key areas that they consider new internet-based services to be useful. METHODS: Between May and September 2018, 2884 leaders and practitioners of infant and child health services were recruited to a cross-sectional web-based survey through the following channels: (1) existing email addresses from the Regional Centre for Child and Adolescent Mental Health, Eastern and Southern Norway, course database, (2) an official mailing list to infant and child health services, (3) social media, or (4) other recruitment channels. Respondents filled in background information and were asked to rate the usefulness of internet-based interventions for 12 different infant and child mental health problem areas based on the broad categories from the Diagnostic Classification of Mental Health and Developmental Disorders of Infancy and Early Childhood (DC:0-5). Perceived usefulness was assessed with 1 global item: "How often do you think internet-based self-help programs can be useful for following infant and child mental health problems in your line of work?" The answers were scored on a 4-point scale ranging from 0 (never) to 3 (often). RESULTS: The participants reported that they sometimes or often perceived internet-based interventions as useful for different infant and child mental health problems (scale of 0-3, all means>1.61). Usefulness of internet-based interventions was rated acceptable for sleep problems (mean 2.22), anxiety (mean 2.09), and social withdrawal and shyness (mean 2.07), whereas internet-based interventions were rated as less useful for psychiatric problems such as obsessive behaviors (mean 1.89), developmental disorders (mean 1.91), or trauma (mean 1.61). Further, there were a few but small differences in perceived usefulness between service leaders and practitioners (all effect sizes<0.32, all P<.02) and small-to-moderate differences among daycare centers, well-baby clinics, municipal child welfare services, and child and adolescent mental health clinics (all effect sizes<0.69, all P<.006). CONCLUSIONS: Internet-based interventions for different infant and child mental health problems within services such as daycare centers, well-baby clinics, municipal child welfare services, and child and adolescent mental health clinics are sometimes or often perceived as useful. These encouraging findings can support the continued exploration of internet-based mental health interventions as a way to improve parental support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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