The Essential Network (TEN): Protocol for an Implementation Study of a Digital-First Mental Health Solution for Australian Health Care Workers During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has placed health care workers (HCWs) under severe stress, compounded by barriers to seeking mental health support among HCWs. The Essential Network (TEN) is a blend of digital and person-to-person (blended care) mental health support services for HCWs, funded by the Australian Federal Department of Health as part of their national COVID-19 response strategy. TEN is designed as both a preventative measure and treatment for common mental health problems faced by HCWs. New blended services need to demonstrate improvements in mental health symptoms and test acceptability in their target audience, as well as review implementation strategies to improve engagement. OBJECTIVE: The primary objective of this implementation study is to design and test an implementation strategy to improve uptake of TEN. The secondary objectives are examining the acceptability of TEN among HCWs, changes in mental health outcomes associated with the use of TEN, and reductions in mental health stigma among HCWs following the use of TEN. METHODS: The implementation study contains 3 components: (1) a consultation study with up to 39 stakeholders or researchers with implementation experience to design an implementation strategy, (1) a longitudinal observational study of at least 105 HCWs to examine the acceptability of TEN and the effectiveness of TEN at 1 and 6 months in improving mental health (as assessed by the Distress Questionnaire [DQ-5], Patient Health Questionnaire [PHQ-9], Generalized Anxiety Disorder [GAD-7], Oldenburg Burnout Inventory [OBI-16], and Work and Social Adjustment Scale [WSAS]) and reducing mental health stigma (the Endorsed and Anticipated Stigma Inventory [EASI]), and (3) an implementation study where TEN service uptake analytics will be examined for 3 months before and after the introduction of the implementation strategy. RESULTS: The implementation strategy, designed with input from the consultation and observational studies, is expected to lead to an increased number of unique visits to the TEN website in the 3 months following the introduction of the implementation strategy. The observational study is expected to observe high service acceptability. Moderate improvements to general mental health (DQ-5, WSAS) and a reduction in workplace- and treatment-related mental health stigma (EASI) between the baseline and 1-month time points are expected. CONCLUSIONS: TEN is a first-of-a-kind blended mental health service available to Australian HCWs. The results of this project have the potential to inform the implementation and development of blended care mental health services, as well as how such services can be effectively implemented during a crisis. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34601.
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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 | 0,080 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,021 |
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 ».