MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312260553 · doi:10.2196/40274

Examining the Utility of a Telehealth Warm Handoff in Integrated Primary Care for Improving Patient Engagement in Mental Health Treatment: Randomized Video Vignette Study

2022· article· en· W4312260553 sur OpenAlexaffvenue
Alex R Fountaine, Megumi Iyar, Lesley D. Lutes

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthVignetteMedicineMental healthReferralOddsRandomized controlled trialOdds ratioTelemedicineFamily medicineHealth careLogistic regressionPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A warm handoff from a physician to a mental health provider is often patients' first contact with psychological services and provides a unique opportunity for improving treatment engagement in integrated primary care (IPC) settings. OBJECTIVE: In light of the COVID-19 pandemic, this study sought to examine the impact of different types of telehealth mental health referrals on both the anticipated likelihood of accepting treatment services and anticipated likelihood of continued treatment engagement. METHODS: A convenience sample of young adults (N=560) was randomized to view 1 of 3 video vignettes: warm handoff in IPC, referral as usual (RAU) in IPC, or RAU in standard primary care. RESULTS: =32.6, P<.001) were significant. Participants who received a warm handoff were significantly more likely to anticipate both accepting the referral (b=0.35; P=.002; odds ratio 1.42, 95% CI 1.15-1.77) and engaging in continued treatment (b=0.62; P<.001; odds ratio 1.87, 95% CI 1.49-2.34) compared with those who received RAU in the standard primary care condition. Furthermore, 77.9% (436/560) of the sample indicated that they would be at least somewhat likely to access IPC mental health services for their own mental health concerns if they were readily available in their own primary care physician's office. CONCLUSIONS: A telehealth warm handoff resulted in the increased anticipated likelihood of both initial and continued engagement in mental health treatment. A telehealth warm handoff may have utility in fostering the uptake of mental health treatment. Nonetheless, a longitudinal assessment in a primary care clinic of the utility of a warm handoff for fostering referral acceptance and continued treatment engagement is needed to hone the adoptability of a warm handoff process and demonstrate practical evidence of effectiveness. The optimization of a warm handoff would also benefit from additional studies examining patient and provider perspectives about the factors affecting treatment engagement in IPC settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207