Current and Future Implementation of Digitally Delivered Psychotherapies: An Exploratory Mixed-Methods Investigation of Client, Clinician, and Community Partner Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Following the initial outbreak of the COVID-19 pandemic, mental health clinicians rapidly shifted service delivery from in-person to digital. This pivot was instrumental in maintaining continuity of care and meeting increased mental health service demands. Many mental health services have continued to be offered via digital delivery. The long-term implications of delivering services via digital media remain unclear and need to be addressed. OBJECTIVES: This study aimed to identify current micro (i.e., clinician-patient interactions), meso (i.e., clinician-clinic manager interactions), and macro (i.e., government-policy maker interactions) level issues surrounding the use of digital mental health interventions (DMHI). Such integrated assessments are important for optimizing services to improve treatment outcomes and client satisfaction. METHODS: Participants were recruited between January 2022 and April 2023. Quantitative data were collected using a survey informed by the Hexagon Tool. Qualitative data were collected from online semi-structured interviews and focus groups and analyzed using rapid thematic analysis. RESULTS: Survey data were collected from 11 client and 11 clinician participants. Twenty-six community partner participants were interviewed for this study. Client and clinician participants expressed satisfaction with the implementation of DMHI. Community partner participants generally agreed, reporting that such services will play an integral role in mental healthcare moving forward. Community partners shared that certain issues, such as uncertainty surrounding policies and regulations related to digital delivery, must be addressed in the future. CONCLUSIONS: Participants in this study supported the use of DMHI despite difficulties implementing these programs, asserting that such services are not a temporary fix but a pivotal cornerstone in the future of mental healthcare service delivery.
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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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».