An international survey examining the impact of the COVID-19 pandemic on telehealth use among mental health professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 has profoundly affected the work of mental health professionals with many transitioning to telehealth to comply with public health measures. This large international study examined the impact of the pandemic on mental health clinicians' telehealth use. METHODS: This survey study was conducted with mental health professionals, primarily psychiatrists and psychologists, registered with WHO's Global Clinical Practice Network (GCPN). 1206 clinicians from 100 countries completed the telehealth section of the online survey in one of six languages between June 4 and July 7, 2020. Participants were asked about their use, training (i.e., aspects of telehealth addressed), perceptions, and concerns. OUTCOMES: Since the pandemic onset, 1092 (90.5%) clinicians reported to have started or increased their telehealth services. Telephone and videoconferencing were the most common modalities. 592 (49.1%) participants indicated that they had not received any training. Clinicians with no training or training that only addressed a single aspect of telehealth practice were more likely to perceive their services as somewhat ineffective than those with training that addressed two or more aspects. Most clinicians indicated positive perceptions of effectiveness and patient satisfaction. Quality of care compared to in-person services and technical issues were the most common concerns. Findings varied by WHO region, country income level, and profession. INTERPRETATION: Findings suggest a global practice change with providers perceiving telehealth as a viable option for mental health care. Increasing local training opportunities and efforts to address clinical and technological concerns is important for meeting ongoing demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».