MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3171256918 · doi:10.2196/27022

Needs and Experiences of Users of Digital Navigation Tools for Mental Health Treatment and Supportive Services: Survey Study

2021· article· en· W3171256918 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Stafford, Teri Brister, Ken Duckworth, Natali Rauseo-Ricupero, Sarah Lagan

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPhonePsychologySocial mediaMedical educationMedicineWorld Wide WebPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite a recent proliferation in web-based and digital resources that are designed to assist users in finding appropriate mental health treatment and supportive services, it can be overwhelming, confusing, and difficult for an individual or family member to access and use an appropriate navigation tool. As digital resources are increasingly sought after, there is an urgent need for a clearer understanding of digital navigation tools in order to help link individuals with the tool that is best suited to their needs. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the needs of individuals seeking mental health treatment and supportive services and to quantify their experiences and satisfaction with available digital navigation tools. METHODS: A survey was offered via an email newsletter and social media posting throughout the extended membership of the National Alliance on Mental Illness, which includes both individuals with a mental health condition and their family members and support networks. A 13-item anonymous survey, which consisted of multiple-choice and open response options, was developed to measure participants' past use of and experiences with web-based, mobile, and phone-based navigation tools. The survey was available from April 9 through May 21, 2020. RESULTS: A total of 478 respondents completed the survey; the majority of respondents were female (397/478, 83.1%) and aged ≥35 years (411/478, 86%). Younger respondents were more likely to report seeking mental health services for themselves, while older respondents were more likely to be searching for such services on behalf of a family member. The majority of respondents seeking such services on behalf of a family member (113/194, 58.2%) required a combination of mental health treatment and supportive services. Furthermore, two-thirds of respondents (322/478, 67.4%) used a navigation tool to find treatment or services. The majority of respondents who provided feedback about their experiences with navigation tools (224/280, 80%) reported difficulties, with data availability and accuracy being the most commonly reported issues. CONCLUSIONS: The survey results suggest that issues with data availability and accuracy in available navigation tools remain a major barrier for locating timely and appropriate mental health treatment and supportive services within the population of individuals seeking such services. Particularly for individuals seeking care on behalf of a family member, improving the accuracy of and users' experiences with navigation tools could have a major impact on effectively connecting people to treatment and support services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,451
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

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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207