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Enregistrement W4367593242 · doi:10.2196/44681

Factors Affecting Digital Tool Use in Client Interaction According to Mental Health Professionals: Interview Study

2023· article· en· W4367593242 sur OpenAlexvenueno aff
Lauri Lukka, Veli‐Matti Karhulahti, J. Matias Palva

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBusiness FinlandJane ja Aatos Erkon SäätiöHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAcademy of FinlandEuropean Commission
Mots-clésToolboxDigital healthMental healthComputer scienceScalabilityDigital mediaAdaptabilityKnowledge managementHealth carePsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital tools and interventions are being increasingly developed in response to the growing mental health crisis, and mental health professionals (MHPs) considerably influence their adoption in client practice. However, how MHPs use digital tools in client interaction is yet to be sufficiently understood, which poses challenges to their design, development, and implementation. OBJECTIVE: This study aimed to create a contextual understanding of how MHPs use different digital tools in clinical client practice and what characterizes the use across tools. METHODS: A total of 19 Finnish MHPs participated in semistructured interviews, and the data were transcribed, coded, and inductively analyzed. RESULTS: We found that MHP digital tool use was characterized by 3 distinct functions: communication, diagnosis and evaluation, and facilitating therapeutic change. The functions were addressed using analog tools, digitized tools that mimic their analog counterparts, and digital tools that use the possibilities native to digital. The MHP-client communication included various media alongside face-to-face meetings, the MHPs increasingly used digitized tools in client evaluation, and the MHPs actively used digitized materials to facilitate therapeutic change. MHP tool use was generally characterized by adaptability-it was negotiated in client interactions. However, there was considerable variance in the breadth of MHPs' digital toolbox. The existing clinical practices emphasized MHP-client interaction and invited incremental rather than radical developments, which challenged the achievement of the scalability benefits expected from digital tools. CONCLUSIONS: MHPs use digitized and digital tools in client practice. Our results contribute to the user-centered research, development, and implementation of new digital solutions in mental health care by classifying them according to their function and medium and describing how MHPs use and do not use them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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