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Enregistrement W4313889108 · doi:10.1108/mhrj-06-2022-0036

Mental health care using video during COVID-19: service user and clinician experiences, including future preferences

2023· article· en· W4313889108 sur OpenAlexaboutno aff
Lamiya Samad, Bonnie Teague, Khalifa Elzubeir, Karen Moreira, Nita Agarwal, Sophie Bagge, Emma Marriott, Jon Wilson

Notice bibliographique

RevueMental Health Review Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthQuarter (Canadian coin)Computer-assisted web interviewingMedicineOriginalityTest (biology)PsychologyFocus groupCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careNursingService (business)Medical educationFamily medicinePsychiatryDiseaseSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to evaluate service user (SU) and clinician acceptability of video care, including future preferences to inform mental health practice during COVID-19, and beyond. Design/methodology/approach Structured questionnaires were co-developed with SUs and clinicians. The SU online experience questionnaire was built into video consultations (VCs) via the Attend Anywhere platform, completed between July 2020 and March 2021. A Trust-wide clinician experience survey was conducted between July and October 2020. Chi-squared test was performed for any differences in clinician VC rating by mental health difficulties, with the content analysis used for free-text data. Findings Of 1,275 SUs completing the questionnaire following VC, most felt supported (93.4%), and their needs were met (90%). For future appointments, 51.8% of SUs preferred video, followed by face-to-face (33%), with COVID-related and practical reasons given. Of 249 clinicians, 161 (64.7%) had used VCs. Most felt the therapeutic relationship (76.4%) and privacy (78.7%) were maintained. Clinicians felt confident about clinical assessment and management using video. However, they were less confident in assessing psychotic symptoms and initiating psychotropic medications. There were no significant differences in clinician VC rating by mental health difficulties. For future, more SUs preferred using video, with a quarter providing practical reasons. Originality/value The study provides a real-world example of video care implementation. In addition to highlighting clinician needs, support at the wider system/policy level, with a focus on addressing inequalities, can inform mental health care beyond COVID-19.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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