Opportunities and Challenges for Professionals in Psychiatry and Mental Health Care Using Digital Technologies During the COVID-19 Pandemic: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has required psychiatric and mental health professionals to change their practices to reduce the risk of transmission of SARS-CoV-2, in particular by favoring remote monitoring and assessment via digital technologies. OBJECTIVE: As part of a research project that was cofunded by the French National Research Agency (ARN) and the Centre-Val de Loire Region, the aim of this systematic literature review was to investigate how such uses of digital technologies have been developing. METHODS: This systematic review was conducted following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The search was carried out in the MEDLINE (ie, PubMed) and Cairn databases, as well as in a platform specializing in mental health, Ascodocpsy. The search yielded 558 results for the year 2020. After applying inclusion and exclusion criteria, first on titles and abstracts and then on full texts, 61 articles were included. RESULTS: The analysis of the literature revealed a heterogeneous integration of digital technologies, not only depending on countries, contexts, and local regulations, but also depending on the modalities of care. Notwithstanding these variations, the use of videoconferencing has developed significantly, affecting working conditions and therapeutic relationships. For many psychiatric and mental health professionals, the pandemic has been an opportunity to build up their experience of remote care and, thus, better identify the possibilities and limits of these digital technologies. CONCLUSIONS: New uses of such technologies essentially consist of a transition from the classic consultation model toward teleconsultation and make less use of the specific potential of artificial intelligence. As professionals were not prepared for these uses, they were confronted with practical difficulties and ethical questions, such as the place of digital technology in care, confidentiality and protection of personal data, and equity in access to care. The COVID-19 health crisis questions how the organization of health care integrates the possibilities offered by digital technology, in particular to promote the autonomy and empowerment of mental health service users.
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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 | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».