Assessing Virtual Mental Health Access for Refugees during the COVID-19 Pandemic Using the Levesque Client-Centered Framework: What Have We Learned and How Will We Plan for the Future?
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, mental health services rapidly transitioned to virtual care. Although such services can improve access for underserved populations, they may also present unique challenges, especially for refugee newcomers. This study examined the multidimensional nature of access to virtual mental health (VMH) care for refugee newcomers during the COVID-19 pandemic, using Levesque et al.'s Client-Centered Framework for Assessing Access to Health Care. One hundred and eight structured and semi structured interviews were conducted in four Canadian provinces (8 community leaders, 37 newcomer clients, 63 mental health or service providers or managers). Deductive qualitative analysis, based on the Client-Centered Framework, identified several overarching themes: challenges due to the cost and complexity of using technology; comfort for VMH outside clinical settings; sustainability post-COVID-19; and communication and the therapeutic alliance. Mental health organizations, community organizations, and service providers can improve access to (virtual) mental health care for refugee newcomers by addressing cultural and structural barriers, tailoring services, and offering choice and flexibility to newcomers.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».