Effective Modalities of Virtual Care to Deliver Mental Health and Addictions Services in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The delivery of virtual mental health care by regulated healthcare professionals has grown substantially since the onset of the COVID-19 pandemic. In the limited research conducted on this modality, virtual mental health care has been found to be efficacious for supporting patients with depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder. However, there is limited comparative evidence between in-person and virtual modalities, or for severe mental illnesses such as schizophrenia or bipolar disorder. Thus, despite the surge in the use of virtual care during the pandemic, it is important to recognize that virtual care may not be an adequate substitute for in-person treatment for all populations or conditions. Further, while virtual mental health care has the potential to address barriers to access to care for rural and underserved communities, it may also propagate existing inequities in mental health care for under-resourced populations. Many challenges to the delivery of equitable care through virtual mental health remain. Enhancing technological literacy and access for clinicians and clients, and delivering culturally competent care that aligns with the needs of the local population and community is a largely unaddressed priority for advancing transparency, trust and equity. Deliberate consideration of the specific needs and issues, preferences, culture and values of individual patients and communities is important to deliver culturally-competent virtual mental health models of care for equitable, accessible recovery. This should be done through close engagement and collaborative co-creation with patients, mental health researchers, practitioners and communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».