Physicians’ and Individuals’ Attitudes Toward Digital Mental Health Tools: Protocol for a Web Survey Study With Physician and Stakeholder Interviews
Notice bibliographique
Résumé
Background Digital transformation is impacting health care delivery and showing great market dynamism, bringing opportunities and concerns alike. Digital health applications are a vibrant segment where regulation is emerging, with Germany paving the way with its DiGA program. Simultaneously, anxiety and depression constitute global health concerns, and their prevalence is expected to worsen due to the COVID-19 pandemic and its containment measures. Portugal and its National Health System may be a useful testbed for digital health interventions seeking to manage anxiety and depression. This research methodology is very relevant in studies on mental health, making the protocol highly reusable. Objective The paper outlines the protocol for a research project on the attitudes of physicians and potential users toward digital mental health apps to improve access to care and patient outcomes and to reduce the burden of disease for anxiety and depression. Methods Web surveys will be conducted to acquire data from main stakeholders (physicians and academic community). Data analysis will replicate studies from Dahlhausen and Borghouts to derive conclusions regarding the relative acceptance and likelihood of successful implementation of digital mental health apps in Portugal. Results The findings of the proposed studies will elicit important information on how physicians and individuals perceive digital mental health apps interventions to improve access to care and patient outcomes and to reduce the burden of disease for anxiety and depression. Conclusions The results of the studies projected in this research protocol will have implications for researchers and academia, industry, and policy makers regarding the adoption and implementation of digital health mental apps and associated interventions. Conflicts of Interest None declared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».