Impacts of Telehealth Adoption on the Quality of Care for Individuals With Serious Mental Illness: Retrospective Observational Analysis of Veterans Affairs Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telehealth implementation can be challenging for persons with serious mental illness (SMI), which may impact their quality of care and health outcomes. The literature on telehealth's impacts on SMI care outcomes is mixed, necessitating further investigation. Objective: We examined the impacts of facility-level telehealth adoption on quality of care metrics over time among patients with SMI. Methods: We analyzed Veterans Affairs (VA) administrative data across 138 facilities from January 2021 to December 2022. We performed longitudinal mixed-effects regressions to identify the relationships between the proportion of facility-level telehealth visits and SMI specialty care quality metrics: engagement with primary care; access and continuity of care across a range of mental health services including psychotherapy or psychosocial rehabilitation, SMI-specific intensive outpatient programs, and intensive case management; and continuity of mental health care after a high-risk event (eg, suicide attempt). Results: Facilities with a higher proportion of telehealth visits had reduced access and continuity of physical and mental health care for patients with SMI (P<.05). Higher telehealth adoption was associated with reduced primary care engagement (z=-4.04; P<.001), reduced access to and continuity in SMI-specific intensive case management (z=-4.49; P<.001; z=-3.15; P<.002), reductions in the continuity of care within psychotherapy and psychosocial rehabilitation (z=-3.74; P<.001), and continuity of care after a high-risk event (z=-2.46; P<.01). Telehealth uptake initially increased access to intensive outpatient but did not improve its continuity over time (z=-4.47; P<.001). Except for continuity within SMI-specific intensive case management (z=2.62; P<.009), continuity did not improve over time as telehealth became routinized. Conclusions: Although telehealth helped preserve health care access during the pandemic, telehealth may have tradeoffs with regard to quality of care for some individuals with SMI. These data suggest that engagement strategies used by SMI-specific intensive case management may have preserved quality and could benefit other settings. Strategies that enhance telehealth implementation-selected through a health equity lens-may improve quality of care among patients with SMI.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».