<scp>COVID</scp>‐19 pandemic's effects and telehealth in Early Psychosis Services of Quebec, Canada: Will changes last?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the impacts of the COVID-19 pandemic first wave in Quebec, Canada on practices in early intervention services (EIS) for first-episode psychosis, including reorganization of clinical and administrative practices and teleconsultation use. METHODS: Adopting a cross-sectional descriptive study design, a 41 questions online survey was sent to the team leaders of all the 33 Quebec EIS, of which 100% responded. Data were collected from 18 May to 4 June 2020 and analysed using descriptive statistics and content analysis. Programmes were categorized as urban/non-urban and results were compared between these. RESULTS: All 33 existing Quebec EIS (16 urban and 17 non-urban) completed the survey. Among them, 85% did not experience redeployment of EIS team staff and 58% reported stable frequency of patient interactions, either in-person or through telemedicine. During the studied period, 64% of programmes reported that all professionals used teleconsultation at least occasionally. However, 73% of programmes, mostly in non-urban areas, reported some limitations regarding clinicians' degree of ease with teleconferencing platforms and half of EIS could not access technical support to use them. The majority of EIS (94%) expressed interest to participate in a training program about the use of technologies for teleconsultations. Many smaller clinics reported interest in offering multiregional/multiclinics group teletherapy, therefore merging their pool of patients and clinical staff workforce. CONCLUSIONS: Further studies are warranted to improve access to and use of technology-mediated treatment, which seems to be a promising alternative to provide high-quality mental healthcare during the COVID-19 pandemic and beyond.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».