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Enregistrement W4234429135 · doi:10.2196/preprints.16263

Delivery of Compassionate Mental Health Care in a Digital Technology–Driven Age: Scoping Review (Preprint)

2019· preprint· en· W4234429135 sur OpenAlexaff
Jessica Kemp, Timothy Zhang, Fiona Inglis, David Wiljer, Sanjeev Sockalingam, Allison Crawford, Brian Lo, Rebecca Charow, Mikayla Munnery, Shuranjeet Singh Takhar, Gillian Strudwick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of WaterlooCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthCompassionPsycINFODigital healthMEDLINEHealth careNursingTelemedicineMedicinePsychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Compassion is a vital component to the achievement of positive health outcomes, particularly in mental health care. The rise of digital technologies may influence the delivery of compassionate care, and thus this relationship between compassion and digital health care needs to be better understood. OBJECTIVE This scoping review aimed to identify existing digital technologies being used by patients and health professionals in the delivery of mental health care, understand how digital technologies are being used in the delivery of compassionate mental health care, and determine the facilitators of and barriers to digital technology use among patients and health professionals in the delivery of compassionate mental health care. METHODS We conducted this scoping review through a search of Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), MEDLINE In-Process and EPub Ahead of Print, PsycINFO, and Web of Science for articles published from 1990 to 2019. RESULTS Of the 4472 articles screened, 37 articles were included for data extraction. Telemedicine was the most widely used technology by mental health professionals. Digital technologies were described as facilitating compassionate care and were classified using a conceptual model to identify each digital intersection with compassionate care. Facilitators of and barriers to providing compassionate care through digital technology were identified, including increased safety for providers, health care professional perceptions and abilities, and the use of picture-in-picture feedback to evaluate social cues. CONCLUSIONS Implementing digital technology into mental health care can improve the current delivery of compassionate care and create novel ways to provide compassion. However, as this is a new area of study, mental health professionals and organizations alike should be mindful that compassionate human-centered care is maintained in the delivery of digital health care. Future research could develop tools to facilitate and evaluate the enactment of compassion within digital health care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0150,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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