IT and the Quality and Efficiency of Mental Health Care in a Time of COVID-19: Case Study of Mental Health Providers in England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In England, COVID-19 has significantly affected mental health care and tested the resilience of health care providers. In many areas, the increased use of IT has enabled traditional modes of service delivery to be supported or even replaced by remote forms of provision. OBJECTIVE: This study aimed to assess the use and impact of IT, in remote service provision, on the quality and efficiency of mental health care during the pandemic. We drew on sociotechnical systems theory as a conceptual framework to help structure the gathering, analysis, and interpretation of data. METHODS: We conducted a national scoping survey that involved documentary analysis and semistructured interviews with 6 national stakeholders and case studies of 4 purposefully selected mental health providers in England involving interviews with 53 staff members. RESULTS: Following the outbreak of COVID-19, mental health providers rapidly adjusted their traditional forms of service delivery, switching to digital and telephone consultations for most services. The informants provided nuanced perspectives on the impact on the quality and efficiency of remote service delivery during the pandemic. Notably, it has allowed providers to attend to as many patients as possible in the face of COVID-19 restrictions, to the convenience of both patients and staff. Among its negative effects are concerns about the unsuitability of remote consultation for some people with mental health conditions and the potential to widen the digital divide and exacerbate existing inequalities. Sociotechnical systems theory was found to be a suitable framework for understanding the range of systemic and sociotechnical factors that influence the use of technology in mental health care delivery in times of crisis and normalcy. CONCLUSIONS: Although the use of IT has boosted mental health care delivery during the pandemic, it has had mixed effects on quality and efficiency. In general, patients have benefited from the convenience of remote consultation when face-to-face contact was impossible. In contrast, patient choice was often compromised, and patient experience and outcomes might have been affected for some people with mental health conditions for which remote consultation is less suitable. However, the full impact of IT on the quality and efficiency of mental health care provision along with the systemic and sociotechnical determinants requires more sustained and longitudinal research.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».