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Enregistrement W4380484474 · doi:10.1186/s12913-023-09529-x

Stakeholder perspectives and experiences of the implementation of remote mental health consultations during the COVID-19 pandemic: a qualitative study

2023· article· en· W4380484474 sur OpenAlexaff
Emer Galvin, Shane P. Desselle, Blánaid Gavin, Etáin Quigley, Mark Flear, Ken Kilbride, Fiona McNicholas, Shane Cullinan, John Hayden

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in Ireland
Mots-clésMental healthHealth administrationHealth informaticsNursingMedicineQualitative researchStakeholderNursing researchHealth services researchImplementation researchTelemedicineHealth carePublic healthPsychological interventionPublic relationsPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Remote mental health consultations were swiftly implemented across mental health services during the COVID-19 pandemic. Research has begun to inform future design and delivery of telemental health services. Exploring the in-depth experiences of those involved is important to understand the complex, multi-level factors that influence the implementation of remote mental health consultations. The aim of this study was to explore stakeholder perspectives and experiences of the implementation of remote mental health consultations during the COVID-19 pandemic in Ireland. METHODS: A qualitative study was conducted whereby semi-structured, individual interviews were undertaken with mental health providers, service users, and managers (n = 19) to acquire rich information. Interviews were conducted between November 2021 and July 2022. The interview guide was informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Data were analysed thematically using a deductive and inductive approach. RESULTS: Six themes were identified. The advantages of remote mental health consultations were described, including convenience and increased accessibility to care. Providers and managers described varying levels of success with implementation, citing complexity and incompatibility with existing workflows as barriers to adoption. Providers' access to resources, guidance, and training were notable facilitators. Participants perceived remote mental health consultations to be satisfactory but not equivalent to in-person care in terms of quality. Views about the inferior quality of remote consultations stemmed from beliefs about the inhibited therapeutic relationship and a possible reduction in effectiveness compared to in-person care. Whilst a return to in-person services was mostly preferred, participants acknowledged a potential adjunct role for remote consultations in certain circumstances. CONCLUSIONS: Remote mental health consultations were welcomed as a means to continue care during the COVID-19 pandemic. Their swift and necessary adoption placed pressure on providers and organisations to adapt quickly, navigating challenges and adjusting to a new way of working. This implementation created changes to workflows and dynamics that disrupted the traditional method of mental health care delivery. Further consideration of the importance of the therapeutic relationship and fostering positive provider beliefs and feelings of competence are needed to ensure satisfactory and effective implementation of remote mental health consultations going forward.

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)0,015
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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