Enhanced recovery support for people with eating disorders during the COVID-19 pandemic: quality improvement using a web-based, stepped-care programme in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Throughout the COVID-19 pandemic, the number of individuals struggling with eating disorders (EDs) increased substantially. Body Brave (a not-for-profit) created and implemented a web-based stepped-care Recovery Support Programme (RSP) to improve access to community-based ED services. This quality improvement study describes the RSP and assesses its ability to deliver timely access to treatment and platform engagement. METHODS: We conducted a retrospective cohort study comparing access to, and use of Body Brave services 6 months before and 12 months after implementation of the RSP platform (using 6-month increments for two postimplementation periods). Primary programme quality measures included registration requests, number of participants onboarded and time to access services; secondary measures included use of RSP action plans, attendance for recovery sessions and workshops, number of participants accessing treatment and text-based patient experience data. RESULTS: A substantial increase in registration requests was observed during the first postimplementation period compared with the preimplementation period (176.5 vs 85.5; p=0.028). When compared with the preimplementation period, the second postimplementation observed a significantly larger percentage of successfully onboarded participants (76.6 vs 37.9; p<0.01) and a reduction in the number of days to access services (2 days vs 31 days; p<0.01). Although participant feedback rates were low, many users found the RSP helpful, easy to access, user-friendly and were satisfied overall. Users provided suggestions for improvement (eg, a platform instructional video, offer multiple times of day for live sessions and drop-in hours). CONCLUSIONS: Although clinical benefit needs to be assessed, our findings demonstrate that the RSP enabled participants to quickly onboard and access initial services and have informed subsequent improvements. Understanding initial programme effects and usage will help assess the feasibility of adapting and expanding the RSP across Canada to address the urgent need for low-barrier, patient-centred ED care.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».