MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226078097 · doi:10.2196/35057

A Web-Based Stratified Stepped Care Mental Health Platform (TourHeart): Semistructured Interviews With Stakeholders

2022· article· en· W4226078097 sur OpenAlexvenueno aff
Emily W. S. Tsoi, Winnie W. S. Mak, Connie Y Y Ho, Gladys T. Y. Yeung

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychoeducationCoachingThematic analysisService providerNonprobability samplingPsychological interventionPersonalizationPsychologyMental illnessApplied psychologyQualitative researchService (business)NursingMedical educationMedicineWorld Wide WebComputer sciencePsychiatryBusinessPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: TourHeart, a web-based stratified stepped care mental health platform, is a one-stop solution that integrates psychoeducation and other well-being promotional tools for mental health promotion and mental illness prevention and evidence-based, low-intensity psychological interventions for the treatment of people with anxiety and depressive symptoms. Instead of focusing only on symptom reduction, the platform aims to be person-centered and recovery-oriented, and continual feedback from stakeholders is sought. Understanding the perspectives of users and service providers enables platform developers to fine-tune both the design and content of the services for enhanced service personalization and personal recovery. OBJECTIVE: This qualitative study evaluated a web-based mental health platform by incorporating the perspectives of both users and service providers who administered the platform and provided coaching services. The platform included both web-based and offline services targeting adults along the mental health spectrum based on the two-continua model of mental health and mental illness. METHODS: Interview questions were designed based on the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework (RE-AIM). Views on offline services, the design of the web-based platform, user experience, and the contents of the platform were explored using semistructured interviews. A total of 27 service users and 22 service providers were recruited using purposive criterion sampling. A hybrid thematic analysis was performed to identify salient aspects of users' and providers' experiences with and views of the platform. RESULTS: Totally, 3 broad themes (namely, the quality of the platform, drivers for platform use, and coaching services) emerged from the interview data that highlighted users' views of and experiences with the web-based platform. The platform's general esthetics, operations, and contents were found to be critical features and drivers for continued use. Although coaching services were indispensable, participants preferred the autonomy and anonymity associated with web-based mental health services. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of web-based mental health services being easy to navigate and understand, being user-centric, and providing adequate guidance in self-help. It also confirms existing design standards and recommendations and suggests that more rigorous, iterative user experience research and robust evaluation should be conducted in the future adaptation of web-based stratified stepped care services, so that they can be more personalized and better promote personal recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207