Online Consultations in Mental Healthcare During the Covid-19 Outbreak: An International Survey Study on Professionals’ Motivations and Perceived Barriers (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the general uptake of e-mental health interventions remained low over the past years, physical distancing and quarantine measures relating to the COVID-19 pandemic created a need and demand for online consultations in only a matter of weeks.Objective: This study investigates the uptake of online consultations provided by mental health professionals during the first wave of the COVID-19 pandemic, with a specific focus on professionals' motivations and perceived barriers regarding online consultations.Methods: An online survey on the use of online consultations was set up in March 2020.The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) guided the deductive qualitative analysis of the results.Results: In total, 2,082 mental health professionals from Austria, Belgium, Cyprus, France, Germany, Italy, Lebanon, Lithuania, the Netherlands, Norway, Portugal, Spain, and Sweden were included.The results showed a high uptake of online consultations during the COVID-19 pandemic but limited previous training on this topic undergone by mental health professionals.Most professionals had positive experiences with online consultations, but concerns about the performance of online consultations in a mental health context and practical considerations appear to be major barriers that hinder implementation.Conclusions: This study provides an overview of the mental health professionals' actual needs and concerns regarding the use of online consultations in order to highlight areas of possible intervention and allow the implementation of necessary governmental, educational, and instrumental support so that online consultation can become a feasible and long-term option in mental healthcare.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».