Exploring Clients’ Experiences of Transitioning Mental Health Nursing Care from an In-Person to a Virtual Format due to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic led mental health professionals to change the way they engaged with clients, often replacing in-person consultations with virtual ones via telephone or videoconferencing. While studies have investigated the delivery of virtual physical health care, only a handful have investigated the delivery of virtual mental health. These specifically focussed on the outcomes of virtual care whether experiential, practical, or empirical. The transition from in-person to virtual care delivery due to the COVID-19 pandemic has been unexplored. Accordingly, the purpose of the study was to: (1) Explore the experiences of clients who had to transition from an in-person to a virtual provision of mental health care due to the COVID-19 pandemic, and; (2) Explore the nurses' experiences of this technological transition. Using an interpretive phenomenology methodology, semi-structured interviews were conducted with nurses and clients who have experienced the in-person to virtual transition of service delivery at a tertiary mental health hospital in Ontario, Canada. In this article, we focus on the results stemming from our interviews with clients. The themes generated from the analysis of client experiences are 1) the psychosocial impact of the COVID-19 pandemic on clients, (2) mixed feelings of clients towards nursing care delivered via technological means and (3) the role of nurses regarding transitioning of in-person care to technology-mediated care. These findings are relevant as mental health care hospitals are considering how they will deliver services once concerns with the transmission of the COVID-19 virus are resolved.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».