Technology meets clinical practice: Keel Mind as a digital therapy platform
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to highlight current utilizations of advanced technology within the digital mental health platform Keel Mind. Design/methodology/approach Keel Mind, based out of Ontario, Canada is a therapeutic delivery platform that dually functions to train clinicians and deliver virtual therapy to clients. Findings From personalizing client and therapist matching to using natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI)-driven features Keel Mind supports clinician decision-making to meet the growing mental health needs of the population. Keel Mind functions to provide accessible service, efficiently train high-quality clinicians and enhance clinical outcomes for clients. In a preliminary study within post-secondary students from Ontario, Canada, 90.1% of clients reported liking the platform, and 83.4% reported that they experienced positive mental health outcomes as a result of using Keel Mind. Practical implications Keel Mind is a leader within the rapidly developing field of telepsychology and aims to promote positive mental health outcomes worldwide. Originality/value This digital showcase is the first published piece of work highlighting the technological capabilities of Keel Mind as a digital therapeutic platform. The intention of this work is to highlight current uses of digital technology within the field of therapeutic practice and to promote technological growth within the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».