The Implementation of Measurement-Based Care in the Context of Telemedicine: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Measurement Based Care in Mental Health Initiative launched by the Department of Veterans Affairs in 2016 is an example of an evidence-based practice that uses patient-reported outcome measures (PROMs) to improve patient outcomes. The acceptance of measurement-based care (MBC) among Veterans Affairs providers is relatively high. However, there are barriers to MBC for telehealth providers. Health information technologies might afford opportunities to address some of the barriers related to the uptake of MBC. OBJECTIVE: This paper reports on an implementation effort to integrate MBC into mental health care telehealth practice using eHealth solutions. METHODS: Qualitative data were generated from 22 semistructured interviews with psychiatrists (n=4), psychologists (n=3), social workers (n=3), nurses (n=6), a pharmacist (n=1), and administrative staff (n=5) who provide telemental health care through a community-based outpatient clinic in the rural Midwestern United States. The interviews were conducted during the pilot phase of an implementation initiative to increase the adoption of MBC by revising clinic workflows to integrate the use of eHealth technologies. Data were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Time burden and workflow issues were the most common barrier to provider adoption of MBC; sharing and reviewing pencil-and-paper measures and results in the same room was no longer possible in novel telehealth workflows necessitated by the COVID-19 pandemic. Providers voiced concerns about how long it would take to collect, adequately score, interpret, share, and document the PROMs during the telehealth visit. Concerns about time might also correspond to a gap in providers' familiarity with these assessments, greater comfort in assessing symptoms through clinical interviews, and being accustomed to using the assessments as screening tools more so than longitudinal outcome measures. Capacities associated with eHealth technologies may address workflow concerns and promote providers' understanding and use of the measures as tracking tools. CONCLUSIONS: The need to use limited appointment time well was a top priority for telemental health providers. eHealth technologies provided operative supports that protect time in appointments by shifting when and how PROMs are collected. Bolstering providers' familiarity with how to use PROMs in the course of treatment may impact providers' buy-in by encouraging them to reconsider how sharing and acting on PROMs could be time well spent.
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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 | 0,031 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».