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Enregistrement W4286526520 · doi:10.2196/38600

Impact of the COVID-19 Pandemic on the Global Delivery of Mental Health Services and Telemental Health: Systematic Review

2022· article· en· W4286526520 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Zangani, Edoardo G. Ostinelli, Katharine Smith, James S. W. Hong, Orla Macdonald, Gurpreet Reen, Katherine Reid, Charles Vincent, Rebecca Syed Sheriff, Paul J. Harrison, Keith Hawton, Alexandra Pitman, Rob Bale, Seena Fazel, John Geddes, Andrea Cipriani

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOxford Health NHS Foundation TrustDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMental healthContext (archaeology)PandemicGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)TelemedicineMedicineHealth carePsychologyBusinessPolitical sciencePsychiatryGeographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic required mental health services around the world to adapt quickly to the new restrictions and regulations put in place to reduce the risk of transmission. As face-to-face contact became difficult, virtual methods were implemented to continue to safely provide mental health care. However, it is unclear to what extent service provision transitioned to telemental health worldwide. OBJECTIVE: We aimed to systematically review the global research literature on how mental health service provision adapted during the first year of the pandemic. METHODS: We searched systematically for quantitative papers focusing on the impact of the COVID-19 pandemic on mental health services published until April 13, 2021, in the PubMed, Embase, medRxiv, and bioXriv electronic bibliographic databases, using the COVID-19 Open Access Project online platform. The screening process and data extraction were independently completed by at least two authors, and any disagreement was resolved by discussion with a senior member of the team. The findings were summarized narratively in the context of each country's COVID-19 Stringency Index, which reflects the stringency of a government's response to COVID-19 restrictions at a specific time. RESULTS: Of the identified 24,339 records, 101 papers were included after the screening process. Reports on general services (n=72) showed that several countries' face-to-face services reduced their activities at the start of the pandemic, with reductions in the total number of delivered visits and with some services forced to close. In contrast, telemental health use rapidly increased in many countries across the world at the beginning of the pandemic (n=55), with almost complete virtualization of general and specialistic care services by the end of the first year. Considering the reported COVID-19 Stringency Index values, the increased use of virtual means seems to correspond to periods when the Stringency Index values were at their highest in several countries. However, due to specific care requirements, telemental health could not be used in certain subgroups of patients, such as those on clozapine or depot treatments and those who continued to need face-to-face visits. CONCLUSIONS: During the pandemic, mental health services had to adapt quickly in the short term, implementing or increasing the use of telemental health services across the globe. Limited access to digital means, poor digital skills, and patients' preferences and individual needs may have contributed to differences in implementing and accessing telemental health services during the pandemic. In the long term, a blended approach, combining in-person and virtual modalities, that takes into consideration the needs, preferences, and digital skills of patients may better support the future development of mental health services. It will be required to improve confidence with digital device use, training, and experience in all modalities for both clinicians and service users.

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)0,062
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0180,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations163
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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