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Enregistrement W4294761929 · doi:10.2196/37712

Proactive, Recovery-Oriented Treatment Navigation to Engage Racially Diverse Veterans in Mental Healthcare (PARTNER-MH), a Peer-Led Patient Navigation Intervention for Racially and Ethnically Minoritized Veterans in Veterans Health Administration Mental Health Services: Protocol for a Mixed Methods Randomized Controlled Feasibility Study

2022· article· en· W4294761929 sur OpenAlexvenueno aff
Johanne Eliacin, Diana J. Burgess, Angela L. Rollins, Scott Patterson, Teresa M. Damush, Matthew J. Bair, Michelle P. Salyers, Michele Spoont, James E. Slaven, Caitlin O’Connor, Kiara Walker, Denise S. Zou, Emily Austin, John Akins, James Miller, Matthew Chinman, Marianne S. Matthias

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorge Washington UniversityHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMental healthIntervention (counseling)Ethnically diverseMental healthcarePsychological interventionHealth careAdministration (probate law)PsychologyMedicinePsychiatryPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health care disparities are persistent and have increased in recent years. Compared with their White counterparts, members of racially and ethnically minoritized groups have less access to mental health care. Minoritized groups also have lower engagement in mental health treatment and are more likely to experience ineffective patient-provider communication, which contribute to negative mental health care experiences and poor mental health outcomes. Interventions that embrace recovery-oriented practices to support patient engagement and empower patients to participate in their mental health care and treatment decisions may help reduce mental health care disparities. Designed to achieve this goal, the Proactive, Recovery-Oriented Treatment Navigation to Engage Racially Diverse Veterans in Mental Healthcare (PARTNER-MH) is a peer-led patient navigation intervention that aims to engage minoritized patients in mental health treatment, support them to play a greater role in their care, and facilitate their participation in shared treatment decision-making. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to assess the feasibility and acceptability of PARTNER-MH delivered to patients over 6 months. The second aim is to evaluate the preliminary effects of PARTNER-MH on patient activation, patient engagement, and shared decision-making. The third aim is to examine patient-perceived barriers to and facilitators of engagement in PARTNER-MH as well as contextual factors that may inhibit or promote the integration, sustainability, and scalability of PARTNER-MH using the Consolidated Framework for Implementation Research. METHODS: This pilot study evaluates the feasibility and acceptability of PARTNER-MH in a Veterans Health Administration (VHA) mental health setting using a mixed methods, randomized controlled trial study design. PARTNER-MH is tested under real-world conditions using certified VHA peer specialists (peers) selected through usual VHA hiring practices and assigned to the mental health service line. Peers provide PARTNER-MH and usual peer support services. The study compares the impact of PARTNER-MH versus a wait-list control group on patient activation, patient engagement, and shared decision-making as well as other patient-level outcomes. PARTNER-MH also examines organizational factors that could impact its future implementation in VHA settings. RESULTS: Participants (N=50) were Veterans who were mostly male (n=31, 62%) and self-identified as non-Hispanic (n=44, 88%) and Black (n=35, 70%) with a median age of 45 to 54 years. Most had at least some college education, and 32% (16/50) had completed ≥4 years of college. Randomization produced comparable groups in terms of characteristics and outcome measures at baseline, except for sex. CONCLUSIONS: Rather than simply documenting health disparities among vulnerable populations, PARTNER-MH offers opportunities to evaluate a tailored, culturally sensitive, system-based intervention to improve patient engagement and patient-provider communication in mental health care for racially and ethnically minoritized individuals. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04515771; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04515771. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/37712.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,004

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 Opus0,435
Tête enseignante GPT0,657
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2022
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Résumé présentoui

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