Understanding the uptake of virtual care for first and return outpatient appointments in child and adolescent mental health services: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe patterns of virtual and in-person outpatient mental health service use and factors that may influence the choice of modality in a child and adolescent service. DESIGN: A pragmatic mixed-methods approach using routinely collected administrative data between 1 April 2020 and 31 March 2022 and semi-structured interviews with clients, caregivers, clinicians and staff. Interview data were coded according to the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and examined for patterns of similarity or divergence across data sources, respondents or other relevant characteristics. SETTING: Child and adolescent outpatient mental health service, Nova Scotia, Canada. PARTICIPANTS: IWK Health clinicians and staff who had participated in virtual mental healthcare following its implementation in March 2020 and clients (aged 12-18 years) and caregivers of clients (aged 3-18 years) who had received treatment from an IWK outpatient clinic between 1 April 2020 and 31 March 2022 (n=1300). Participants (n=48) in semi-structured interviews included nine clients aged 13-18 years (mean 15.7 years), 10 caregivers of clients aged 5-17 years (mean 12.7 years), eight Community Mental Health and Addictions booking and registration or administrative staff and 21 clinicians. RESULTS: During peak pandemic activity, upwards of 90% of visits (first or return) were conducted virtually. Between waves, return appointments were more likely to be virtual than first appointments. Interview participants (n=48) reported facilitators and barriers to virtual care within the CFIR domains of 'outer setting' (eg, external policies, client needs and resources), 'inner setting' (eg, communications within the service), 'individual characteristics' (eg, personal attributes, knowledge and beliefs about virtual care) and 'intervention characteristics' (eg, relative advantage of virtual or in-person care). CONCLUSIONS: Shared decision-making regarding treatment modality (virtual vs in-person) requires consideration of client, caregiver, clinician, appointment, health system and public health factors across episodes of care to ensure accessible, safe and high-quality mental healthcare.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».