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Enregistrement W3156686499 · doi:10.2196/26590

A Resilience-Building App to Support the Mental Health of Health Care Workers in the COVID-19 Era: Design Process, Distribution, and Evaluation

2021· article· en· W3156686499 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMount Sinai Health System
Mots-clésMental healthHealth careOutreachNursingResilience (materials science)MilestonePsychological resilienceMedicinePsychologyPsychiatryGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has resulted in increased strain on health care systems and negative psychological effects on health care workers (HCWs). This is anticipated to result in long-term negative mental health effects on the population, with HCWs representing a particularly vulnerable group. The scope of the COVID-19 pandemic necessitates the development of a scalable mental health platform to provide services to large numbers of at-risk or affected individuals. The Mount Sinai Health System in New York City was at the epicenter of the pandemic in the United States. OBJECTIVE: The Center for Stress, Resilience, and Personal Growth (CSRPG) was created to address the current and anticipated psychological impact of the pandemic on the HCWs in the health system. The mission of the Center is to support the resilience and mental health of employees through educational offerings, outreach, and clinical care. Our aim was to build a mobile app to support the newly founded Center in its mission. METHODS: We built the app as a standalone digital platform that hosts a suite of tools that users can interact with on a daily basis. With consideration for the Center's aims, we determined the overall vision, initiatives, and goals for the Wellness Hub app, followed by specific milestone tasks and deliverables for development. We defined the app's primary features based on the mental health assessment and needs of HCWs. Feature definition was informed by the results of a resilience survey widely distributed to Mount Sinai HCWs and by the resources offered at CSRPG, including workshop content. RESULTS: We launched our app over the course of two phases, the first phase being a "soft" launch and the second being a broader launch to all of Mount Sinai. Of the 231 HCWs who downloaded the app, 173 (74.9%) completed our baseline assessment of all mental health screeners in the app. Results from the baseline assessment show that more than half of the users demonstrate a need for support in at least one psychological area. As of 3 months after the Phase 2 launch, approximately 55% of users re-entered the app after their first opening to explore additional features, with an average of 4 app openings per person. CONCLUSIONS: To address the mental health needs of HCWs during the COVID-19 pandemic, the Wellness Hub app was built and deployed throughout the Mount Sinai Health System. To our knowledge, this is the first resilience app of its kind. The Wellness Hub app is a promising proof of concept, with room to grow, for those who wish to build a secure mobile health app to support their employees, communities, or others in managing and improving mental and physical well-being. It is a novel tool offering mental health support broadly.

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,378 · 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