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Enregistrement W3192207005 · doi:10.2196/29845

Digital Mental Health and Neurodevelopmental Services: Case-Based Realist Evaluation

2021· article· en· W3192207005 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Burbach, Katie M. Stiles

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthContext (archaeology)Psychological interventionSafeguardingMedicinePsychologyNursingInternet privacyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid movement of mental health services on the internet following the onset of the COVID-19 pandemic has demonstrated the potential advantages of digital delivery and has highlighted the need to learn from prepandemic digital services. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the different elements of interconnected digital mental health and neurodevelopmental services of a well-established provider to the UK National Health Service and how web-based delivery enables young people and their families to access high-quality assessments and interventions in a more timely, flexible, and person-centered manner than in-person delivery. METHODS: A realist evaluation multiple case-study design was used, with 9 pediatric cases (aged 8-15 years) identified as representative of the services provided by Healios. Presenting concerns included autism and ADHD, anxiety and panic attacks, low self-esteem, anger and self-harm. The research literature was used to define the program theory and six context-mechanism-outcome (CMO) statements. The CMOs formed the basis for the initial data extraction, with novel elements added via an iterative process. RESULTS: We identified 10 key elements of web-based services: flexible delivery and timely response, personalized care to the individual, comprehensive care enabled by multiple interconnected services, effective client engagement and productive therapeutic alliances, use of multiple communication tools, client satisfaction with the service, good clinical outcomes, ease of family involvement throughout sessions or from different locations, facilitation of multi-agency working and integration with National Health Services, and management of risk and safeguarding. These elements supported the six CMOs; there was clear evidence that young people and their families valued the responsiveness and flexibility of the web-based mental health service and, in particular, how quickly they were seen. There was also clear evidence of individual needs being met, good therapeutic alliances, and client satisfaction. Multiple communication tools appeared to maximize engagement and working digitally facilitated multi-agency communication and delivery of safe care. The abovementioned factors may be related to the finding of good clinical outcomes, but the methodology of this study does not allow any conclusions to be drawn regarding causality. CONCLUSIONS: This study demonstrates the effectiveness of interconnected digital mental health and neurodevelopmental services as well as how web-based delivery enables young people and their families to access assessments and interventions in a more timely, flexible, and person-centered manner than in-person delivery. The 10 key elements of web-based service delivery identified through the 9 case studies suggest the potential advantages of web-based work. These elements can inform future research and aid in the delivery of high-quality digital 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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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