Mental Health Providers’ Challenges and Solutions in Prescribing Over Telemedicine: Content Analysis of Semistructured Interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to the COVID-19 pandemic, the United States extended regulatory flexibilities to make telemedicine more accessible to providers and patients. Some of these flexibilities allowed providers to intake patients over telemedicine and prescribe certain scheduled medications without an in-person visit. OBJECTIVE: We aim to understand providers' parameters for their comfort in prescribing over telemedicine and report on solutions providers have adopted in response to potential barriers and challenges in prescribing via telemedicine. METHODS: As part of a larger mixed methods study between February and April 2024, we conducted 16 semistructured interviews with mental health providers who prescribe via telemedicine within the United States. We used the results of a web-based, cross-sectional survey to develop a codebook and support recruitment. We analyzed a subsection of the 16 interviews using content analysis to capture comfort, barriers, and workarounds in telemedicine prescribing. We reported codes by frequency and by provider. RESULTS: Participants were typically male (11/16, 69%), provided care mostly or completely over telemedicine (11/16, 69%), and were psychiatrists (8/16, 50%) or other physician (3/16, 19%). Providers' primary states (10/16, 62%) of practice included Oregon, Texas, New York, and California. The content analysis yielded a total of 234 codes, with three main codes-comfort (98/234, 41.9%), barriers or challenges (85/234, 36.3%), and workarounds or solutions (27/234, 11.5%)-and two subcodes-uncomfortable prescribing (30/98, 31%) and comfortable prescribing (68/98, 69%) over telemedicine. Participants reported being comfortable prescribing over telemedicine as long as they could meet their main parameters of working within their expertise, having access to needed patient health information, and being compliant with rules and regulations. Participants reported frustrations with e-prescription workflows and miscommunications with pharmacies. Solutions to ease frustrations and alleviate discomforts in prescribing over telemedicine included developing workflows to help patients complete laboratory tests and physical examinations and directly communicating with pharmacies. CONCLUSIONS: By applying content analysis to the semistructured provider interviews, we found that physicians are comfortable prescribing via telemedicine when they feel they are practicing within their personal parameters for safety. While many providers experience frustrations such as miscommunication with pharmacies, these barriers appear to not prevent them from telemedicine prescribing. With expected changes in 2024 and 2025 to the US laws and regulations for telemedicine prescribing, we may see changes in provider comfort in prescribing.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».