Digital Lifestyle Interventions for Young People With Mental Illness: A Qualitative Study Among Mental Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the physical health disparities associated with mental illness, targeted lifestyle interventions are required to reduce the risk of cardiometabolic disease. Integrating physical health early in mental health treatment among young people is essential for preventing physical comorbidities, reducing health disparities, managing medication side effects, and improving overall health outcomes. Digital technology is increasingly used to promote fitness, lifestyle, and physical health among the general population. However, using these interventions to promote physical health within mental health care requires a nuanced understanding of the factors that affect their adoption and implementation. OBJECTIVE: Using a qualitative design, we explored the attitudes of mental health care professionals (MHCPs) toward digital technologies for physical health with the goal of illuminating the opportunities, development, and implementation of the effective use of digital tools for promoting healthier lifestyles in mental health care. METHODS: Semistructured interviews were conducted with MHCPs (N=13) using reflexive thematic analysis to explore their experiences and perspectives on using digital health to promote physical health in youth mental health care settings. RESULTS: Three overarching themes from the qualitative analysis are reported: (1) motivation will affect implementation, (2) patients' readiness and capability, and (3) reallocation of staff roles and responsibilities. The subthemes within, and supporting quotes, are described. CONCLUSIONS: The use of digital means presents many opportunities for improving the provision of physical health interventions in mental health care settings. However, given the limited experience of many MHCPs with these technologies, formal training and additional support may improve the likelihood of implementation. Factors such as patient symptomatology, safety, and access to technology, as well as the readiness, acceptability, and capability of both MHCPs and patients to engage with digital tools, must also be considered. In addition, the potential benefits of data integration must be carefully weighed against the associated risks.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».