Implementing Technologies to Enhance Coordinated Specialty Care Framework: Implementation Outcomes From a Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coordinated specialty care (CSC) has demonstrated efficacy in improving outcomes in individuals at clinical high risk for psychosis and individuals with first-episode psychosis. Given the limitations of scalability and staffing needs, the augmentation of services using digital mental health interventions (DMHIs) may be explored to help support CSC service delivery. OBJECTIVE: In this study, we aimed to understand the methods to implement and support technology in routine CSC and offered insights from a quality improvement study assessing the implementation outcomes of DMHIs in CSC. METHODS: Patients and clinicians including psychiatrists, therapists, and supported education and employment specialists from a clinical-high-risk-for-psychosis clinic (Center for Early Detection Assessment and Response to Risk [CEDAR]) and a first-episode-psychosis clinic (Advancing Services for Psychosis Integration and Recovery [ASPIRE]) participated in a quality improvement project exploring the feasibility of DMHIs following the Access, Alignment, Connection, Care, and Scalability framework to implement mindLAMP, a flexible and evidenced-based DMHI. Digital navigators were used at each site to assist clinicians and patients in implementing mindLAMP. To explore the differences in implementation outcomes associated with the app format, a menu-style format was delivered at CEDAR, and a modular approach was used at ASPIRE. Qualitative baseline and follow-up data were collected to assess the specific implementation outcomes. RESULTS: In total, 5 patients (ASPIRE: n=3, 60%; CEDAR: n=2, 40%) were included: 3 (60%) White individuals, 2 (40%) male and 2 (40%) female patients, and 1 (20%) transgender man, with a mean age of 19.6 (SD 2.05) years. Implementation outcome data revealed that patients and clinicians demonstrated high accessibility, acceptability, interest, and belief in the sustainability of DMHIs. Clinicians and patients presented a wide range of interest in unique use cases of DMHI in CSC and expressed variable feasibility and appropriateness associated with nuanced barriers and needs. In addition, the results suggest that adoption, penetration, feasibility, and appropriateness outcomes were moderate and might continue to be explored and targeted. CONCLUSIONS: Implementation outcomes from this project suggest the need for a patient- and clinician-centered approach that is guided by digital navigators and provides versatility, autonomy, and structure. Leveraging these insights has the potential to build on growing research regarding the need for versatility, autonomy, digital navigator support, and structured applications. We anticipate that by continuing to research and improve implementation barriers impeding the adoption and penetration of DMHIs in CSC, accessibility and uptake of DMHIs will improve, therefore connecting patients to the demonstrated benefits of technology-augmented care.
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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 | 0,044 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».