Implementation of a population mental health and wellness text-message service: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the growing adoption of digital health tools as a means to support mental health, many individuals remain unaware of the variety of mental health resources available to them through this format. To address this knowledge gap, this study advanced the design, development, and implementation of a text-based service called SaskWell to raise awareness of evidence based mental health resources and create more immediate connections to these tools. The two primary objectives of the study were to assess and evaluate the adoption of SaskWell by focusing on user acceptance, satisfaction, and perceived benefit, and to identify factors which contributed to user engagement with the SaskWell text-based service. Both quantitative and qualitative data contributed to the final study results. Results This study utilized a co-designed text-messaging service to provide residents of Saskatchewan an important connection to digital mental health and wellness resources during the height of the COVID-19 pandemic. Using the RE-AIM framework as an implementation guide, four distinct cycles of SaskWell were delivered with modifications to the service in each subsequent cycle based on user engagement, feedback, and the direction of a community advisory group. Quantitative data was collected through user engagement text message response data, along with enrollment and exit surveys, while semi-structured interviews served as the primary means of qualitative data collection. In addition to the quantitative user data, these user interviews resulted in themes exploring motivation to sign-up for the service, perceptions of texting as a mechanism to deliver mental health resources, the impact of SaskWell on mental health and well-being, and beliefs on the future potential of text-based mental health supports. Conclusions Both the user engagement survey and the qualitative data supported the worth of ongoing efforts to refine and extend the use of text messaging as a means to engage citizens around the awareness and use of digital mental health and wellness resources. As the pandemic has receded into the background in many peoples’ daily lives, for healthcare providers, and others who continue to be impacted more heavily by the persistent challenges of this global event, this type of service may continue to be timely.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».