Digital Technology in Psychiatry: Survey Study of Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital technology has the potential to transform psychiatry, but its adoption has been limited. The proliferation of telepsychiatry during the COVID-19 pandemic has increased the urgency of optimizing technology for clinical practice. Understanding clinician attitudes and preferences is crucial to effective implementation and patient benefit. OBJECTIVE: Our objective was to elicit clinician perspectives on emerging digital technology. METHODS: Clinicians in a large psychiatry department (inpatient and outpatient) were invited to complete a web-based survey about their attitudes toward digital technology in practice, focusing on implementation, clinical benefits, and expectations about patients' attitudes. The survey consisted of 23 questions that could be answered on either a 3-point or 5-point Likert scale. We report the frequencies and percentages of responses. RESULTS: In total, 139 clinicians completed the survey-they represent a variety of years of experience, credentials, and diagnostic subspecialties (response rate 69.5%). Overall, 83.4% (n=116) of them stated that digital data could improve their practice, and 23.0% (n=32) of responders reported that they had viewed patients' profiles on social media. Among anticipated benefits, clinicians rated symptom self-tracking (n=101, 72.7%) as well as clinical intervention support (n=90, 64.7%) as most promising. Among anticipated challenges, clinicians mostly expressed concerns over greater time demand (n=123, 88.5%) and whether digital data would be actionable (n=107, 77%). Furthermore, 95.0% (n=132) of clinicians expected their patients to share digital data. CONCLUSIONS: Overall, clinicians reported a positive attitude toward the use of digital data to not only improve patient outcomes but also highlight significant barriers that implementation would need to overcome. Although clinicians' self-reported attitudes about digital technology may not necessarily translate into behavior, our results suggest that technologies that reduce clinician burden and are easily interpretable have the greatest likelihood of uptake.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».