Technology Implementation for Mental Health End Users: A Model to Guide Digital Transformation for Inpatient Mental Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation is the adoption of digital technologies by an entity in an effort to increase operational efficiency. In mental health care, digital transformation entails technology implementation to improve the quality of care and mental health outcomes. Most psychiatric hospitals rely heavily on "high-touch" interventions or those that require in-person, face-to-face interaction with the patient. Those that are exploring digital mental health care interventions, particularly for outpatient care, often copiously commit to the "high-tech" model, losing the crucial human element. The process of digital transformation, especially within acute psychiatric treatment settings, is in its infancy. Existing implementation models outline the development of patient-facing treatment interventions within the primary care system; however, to our knowledge, there is no proposed or established model for implementing a new provider-facing ministration tool within an acute inpatient psychiatric setting. Solving the complex challenges within mental health care demands that new mental health technology is developed in concert with a use protocol by and for the inpatient mental health professional (IMHP; the end user), allowing the "high-touch" to inform the "high-tech" and vice versa. Therefore, in this viewpoint article, we propose the Technology Implementation for Mental-Health End-Users framework, which outlines the process for developing a prototype of an IMHP-facing digital intervention tool in parallel with a protocol for the IMHP end user to deliver the intervention. By balancing the design of the digital mental health care intervention tool with IMHP end user resource development, we can significantly improve mental health outcomes and pioneer digital transformation nationwide.
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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 | 0,032 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».