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Enregistrement W3154003926 · doi:10.1186/s12888-021-03442-5

Barriers and facilitators to implementing measurement-based care for depression in Shanghai, China: a situational analysis

2021· article· en· W3154003926 sur OpenAlexafffund
Jill Murphy, Erin E. Michalak, Jing Liu, Heather Colquhoun, Hannah Burton, Xiaorui Yang, Tao Yang, Xing Wang, Yue Fei, Yanling He, Zuowei Wang, Yifeng Xu, Ping Zhang, Yousong Su, Jia Huang, Leping Huang, Lu Yang, Xiao Lin, Yiru Fang, Tianli Liu, Raymond W. Lam, Jun Chen

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFocus groupSituational ethicsMental healthDescriptive statisticsSituation analysisImplementation researchNursingPsychologyMedicineMedical educationApplied psychologyPsychological interventionPsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measurement-based care (MBC) is an evidence-based practice for depression, but its use by clinicians remains low. Enhanced MBC (eMBC), which uses digital technologies, can help to facilitate the use of MBC by clinicians and patients. Understanding factors that act as barriers and drivers to the implementation of MBC and eMBC is important to support the design of implementation strategies, promoting uptake by clinicians and patients. OBJECTIVE: This situational analysis identifies barriers and facilitators to the implementation of standard and eMBC at mental health centers in Shanghai, China. METHODS: We used mixed methods to develop a comprehensive understanding of the factors influencing MBC and eMBC implementation in Shanghai. This study took place across three mental health centers in Shanghai. We used situational analysis tools to collect contextual information about the three centers, conducted surveys with n = 116 clinicians and n = 301 patients, conducted semi-structured interviews with n = 30 clinicians and six focus groups with a total of n = 19 patients. Surveys were analysed using descriptive statistics, and semi-structured interviews and focus groups were analysed using framework analysis. RESULTS: Several potential barriers and facilitators to MBC and eMBC implementation were identified. Infrastructure, cost, attitudes and beliefs, and perceptions about feasibility and efficacy emerged as both challenges and drivers to MBC and eMBC implementation in Shanghai. CONCLUSIONS: The results of this study will directly inform the design of an implementation strategy for MBC and eMBC in Shanghai, that will be tested via a randomized controlled trial. This study contributes to the emerging body of literature on MBC implementation and, to the best of our knowledge, is the first such study to take place in Asia. This study identifies several factors that are relevant to the equitable delivery of MBC, recognizing the need to explicitly address equity concerns in global mental health implementation research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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