Barriers, benefits and interventions for improving the delivery of telemental health services during the coronavirus disease 2019 pandemic: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To reduce the spread of infection from the coronavirus disease 2019 (COVID-19), mental healthcare facilities were forced to make the rapid transition from face-to-face services to virtual care. This systematic review aims to synthesize the extant literature reporting on barriers of telemental health (TMH) during the COVID-19 pandemic and how facilities have worked to overcome these barriers, to inform best practices for TMH delivery. RECENT FINDINGS: Most recent findings came from case studies from mental health professionals which reported on barriers related to institutional, provider and patient factors, and how these barriers were overcome. Common barriers identified in the literature include: technological difficulties; issues regarding safety, privacy and confidentiality; therapeutic delivery and the patient-provider relationship; and a loss of sense of community. Studies also reported on the benefits to TMH interventions/tools, as well as suggestions for improvements in the delivery of TMH services. SUMMARY: As the COVID-19 pandemic evolves, mental healthcare providers continue to find creative and feasible solutions to overcome barriers to the delivery of TMH. Dissemination of these solutions is imperative to ensure the best quality of mental healthcare for patients across the globe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».