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Enregistrement W4390398425 · doi:10.2196/45905

Implementation Considerations for Family-Based Telehealth Interventions for Youth in Foster Care: Focus Group Study With Child Welfare System Professionals

2023· article· en· W4390398425 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Leo, Johanna B. Folk, Christopher Rodriguez, Marina Tolou‐Shams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthPsychological interventionFocus groupThematic analysisFoster careMental healthWelfareIntervention (counseling)NursingPsychologyQualitative researchMedicineHealth carePsychiatryTelemedicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Between 2016 and 2020, over 600,000 youth were served annually by the foster care system. Despite approximately half of foster youth struggling with emotional or behavioral challenges, few receive much-needed services to address their mental health concerns. Family-based interventions are efficacious in addressing both youth and caregiver mental health needs; however, foster youth participation in these family-based interventions is limited by many barriers, including out-of-home placement far from their family of origin. Telehealth is a promising tool for mitigating barriers to access to treatment interventions for foster youth and their families. OBJECTIVE: This study aims to understand child welfare system professionals' perspectives on enabling factors and barriers to providing family-based interventions via telehealth to youth in out-of-county foster care placement. METHODS: This qualitative study derived themes from 3 semistructured focus groups with child welfare system professionals. Participants were asked to discuss how family-based interventions are delivered to foster youth and their caregivers in their jurisdictions, as well as to share their thoughts about how to use telehealth to improve access to family-based interventions for families with youth in out-of-home placement. Data were analyzed using constant comparative analysis and inductive thematic analysis, with the Behavioral Model for Vulnerable Populations as the theoretical framework. RESULTS: Participants were 19 child welfare system professionals (eg, social workers, residential treatment staff, and supervisors) who participated in 1 of the 3 focus groups (6-7/group). Most participants were women (n=13, 68%), White individuals (n=10, 53%), and social workers (n=8, 42%). On average, participants worked in the child welfare system for 16.6 (SD 8.3) years. Participants identified multilevel factors impacting family-based intervention delivery including environmental factors (eg, Medicare billing and presumptive transfer), predisposing characteristics (eg, psychological resources), enabling factors (eg, transportation and team-based youth-centered care), and need factors (eg, motivation to engage). Participants expressed optimism that telehealth could increase access to needed mental health care, diverse providers, and longevity of care while also expressing some concerns regarding telehealth access and literacy. CONCLUSIONS: Child welfare system professionals highlight the need to develop policies and telehealth interventions that are youth versus placement centered, include resources that limit barriers and bolster motivation for engagement, and follow a team-based care model. Findings from this study inform how telehealth can be used to increase access to and engagement with family-based interventions for youth in out-of-home placements and their caregivers of origin.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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