Experiences and Expectations of Information and Communication Technologies in Flexible Assertive Community Treatment Teams: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flexible Assertive Community Treatment (FACT) is a model of integrated care for patients with long-term serious mental illness. FACT teams deliver services using assertive outreach to treat patients who can be hard to reach by the health care service, and focus on both the patient's health and their social situation. However, in Norway, FACT team members have challenges with their information and communication (ICT) solutions. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore Norwegian FACT teams' experiences and expectations of their ICT solutions, including electronic health records, electronic whiteboards, and calendars. METHODS: We gathered data in two phases. In the first phase, we conducted semistructured interviews with team leaders and team coordinators, and made observations in FACT teams targeting adults. In the second phase, we conducted semistructured group interviews in FACT teams targeting youth. We performed a thematic analysis of the data in a theoretical manner to address the specific objectives of the study. RESULTS: A total of 8 teams were included, with 5 targeting adults and 3 targeting youth. Due to the COVID-19 pandemic, we were not able to perform observations in 2 of the teams targeting adults. Team leaders and coordinators in all 5 teams targeting adults were interviewed, with a total of 7 team members participating in the teams targeting youth. We found various challenges with communication, documentation, and organization for FACT teams. The COVID-19 pandemic was challenging for the teams and changed the way they used ICT solutions. There were issues with some technical solutions used in the teams, including electronic health records, electronic whiteboards, and calendars. Lack of integration and access to data were some of the main issues identified. CONCLUSIONS: Despite the FACT model being successfully implemented in Norway, there are several issues regarding the ICT solutions they use, mainly related to access to data and integration. Further research is required to detail how improved ICT solutions should be designed. While FACT teams targeting adults and youth differ in some ways, their needs for ICT solutions are largely similar.
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 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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».