The Experience of Key Stakeholders During the Implementation and Use of Trauma Therapy via Digital Health for Military, Veteran, and Public Safety Personnel: Qualitative Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to occupational stressors and potentially psychologically traumatic events experienced by public safety personnel (eg, paramedics, police, fire, and correctional officers), military members, and veterans can lead to the development of posttraumatic stress injuries and other mental health disorders. Providing emergency services during COVID-19 has intensified the challenges. Owing to COVID-19 restrictions, mental health service providers offering support to these populations have had to rapidly pivot to use digital versus in-person methods of service delivery. OBJECTIVE: This paper aims to explore the experience of mental health service providers regarding digital health service delivery, including the current state of digital mental health service delivery, barriers to and facilitators of the use of digital health for mental health service delivery experienced during the pandemic, and recommendations for implementing and integrating digital health into regular mental health service delivery. METHODS: This embedded mixed-methods study included questionnaires and focus groups with key stakeholders (N=31) with knowledge and experience in providing mental health services. Data analysis included descriptive, quantitative, and qualitative thematic analyses. RESULTS: The following three themes emerged: being forced into change, daring to deliver mental health services using digital health, and future possibilities offered by digital health. In each theme, participants' responses reflected their perceptions of service providers, organizations, and clients. The findings offer considerations regarding for whom and at what point in treatment digital health delivery is appropriate; recommendations for training, support, resources, and guidelines for digitally delivering trauma therapy; and a better understanding of factors influencing mental health service providers' perceptions and acceptance of digital health for mental health service delivery. CONCLUSIONS: The results indicate the implementation of digital health for mental health service delivery to military members, public safety personnel, and veterans. As the COVID-19 pandemic continues, remote service delivery methods for trauma therapy are urgently needed to support the well-being of those who have served and continue to serve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».