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Enregistrement W3175097559 · doi:10.2196/29671

Mental Health Service User and Worker Experiences of Psychosocial Support Via Telehealth Through the COVID-19 Pandemic: Qualitative Study

2021· article· en· W3175097559 sur OpenAlexvenueno aff
Annie Venville, Sarah O’Connor, Hannah Roeschlein, Priscilla Ennals, Grace McLoughlan, Neil Thomas

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthPsychosocialMental healthVideoconferencingTelemedicineNursingMedicineService (business)DistressQualitative researchPsychologyPandemicHealth carePsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MultimediaClinical psychologyBusinessSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, we saw telehealth rapidly become the primary way to receive mental health care. International research has validated many of the benefits and challenges of telehealth known beforehand for specific population groups. However, if telehealth is to assume prominence in future mental health service delivery, greater understanding of its capacity to be used to provide psychosocial support to people with complex and enduring mental health conditions is needed. OBJECTIVE: We focused on an Australian community-managed provider of psychosocial intervention and support. We aimed to understand service user and worker experiences of psychosocial support via telehealth throughout the COVID-19 pandemic. METHODS: This study was jointly developed and conducted by people with lived experience of mental ill health or distress, mental health service providers, and university-based researchers. Semistructured interviews were conducted between August and November 2020 and explored participant experiences of receiving or providing psychosocial support via telehealth, including telephone, text, and videoconferencing. Qualitative data were analyzed thematically; quantitative data were collated and analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Service users (n=20) and workers (n=8) completed individual interviews via telephone or videoconferencing platform. Service users received psychosocial support services by telephone (12/20, 60%), by videoconferencing (6/20, 30%), and by both telephone and videoconferencing (2/20, 10%). Of note, 55% (11/20) of service user participants stated a future preference for in-person psychosocial support services, 30% (6/20) preferred to receive a mixture of in-person and telehealth, and 15% (3/20) elected telehealth only. Two meta-themes emerged as integral to worker and service user experience of telehealth during the pandemic: (1) creating safety and comfort and (2) a whole new way of working. The first meta-theme comprises subthemes relating to a sense of safety and comfort while using telehealth; including trusting in the relationship and having and exercising choice and control. The second meta-theme contains subthemes reflecting key challenges and opportunities associated with the shift from in-person psychosocial support to telehealth. CONCLUSIONS: Overall, our findings highlighted that most service users experienced telehealth positively, but this was dependent on them continuing to get the support they needed in a way that was safe and comfortable. While access difficulties of a subgroup of service users should not be ignored, most service users and workers were able to adapt to telehealth by focusing on maintaining the relationship and using choice and flexibility to maintain service delivery. Although most research participants expressed a preference for a return to in-person psychosocial support or hybrid in-person and telehealth models, there was a general recognition that intentional use of telehealth could contribute to flexible and responsive service delivery. Challenges to telehealth provision of psychosocial support identified in this study are yet to be fully understood.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,409 · 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'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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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