Teleconsultations for mental health: Recommendations from a Delphi panel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of teleconsultations for mental health has drastically increased since 2020 due to the Covid19 pandemic. In the present paper, we aimed to analyze the advantages and disadvantages of teleconsultations for mental health compared to face-to-face consultations, and to provide recommendations in this domain. Methods: The recommendations were gathered using a Delphi methodology. The expert panel (N = 21) included professionals from the health and ICT domains. They answered questions via two rounds of web surveys, and then discussed the results in a plenary meeting. Some of the questions were also shared with non-experts (N = 104). Results: Both the experts and the non-experts with teleconsultation experience reported a general satisfaction concerning teleconsultations. A SWOT analysis revealed several strengths and opportunities of teleconsultations for mental health, but also several weaknesses and threats. The experts provided a set of practical recommendations for the preparation and organization of teleconsultations for mental health. Discussion: Teleconsultations for mental health have the potential to allow access to care for patients in remote and isolated areas. Thus, their use will unlikely be discontinued after the end of the pandemic. In this context, we suggest that the collaboration among clinicians, researchers, and interface designers is crucial to improve usability and user experience for both clinicians and patients. The importance of teaching teleconsultation skills and informing the public on the features of teleconsultations (e.g., data privacy/security) is also highlighted.
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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 | 0,224 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».