Provider Perspectives on Implementing an Enhanced Digital Screening for Adolescent Depression and Suicidality: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With a growing adolescent mental health crisis, pediatric societies are increasingly recommending that primary care providers (PCPs) engage in mental health screening. While symptom-level screens identify symptoms, novel technology interventions can assist PCPs with providing additional point-of-care guidance to increase uptake for behavioral health services. Objective: In this study, we sought community PCP feedback on a web-based, digitally enhanced mental health screening tool for adolescents in primary care previously only evaluated in research studies to inform implementation in community settings. Methods: A total of 10 adolescent providers were recruited to trial the new screening tool and participate in structured interviews based on the Consolidated Framework for Implementation Research domains. Interviews were audio recorded, transcribed, and coded according to a prespecified codebook using a template analysis approach. Results: Providers identified improving mental health screening and treatment in pediatric primary care as a priority and agreed that a web-based digitally enhanced screening tool could help facilitate identification of and management of adolescent depression. Salient barriers identified were lack of electronic health record integration, time to administer screening, implications on clinic workflow, accessibility, and lack of transparency within health care organizations about the process of approving new technologies for clinical use. Providers made multiple suggestions to enhance implementation in community settings, such as incorporating customization options. Conclusions: Technology interventions can help address the need for improved behavioral health support in primary care settings. However, numerous barriers exist, complicating implementation of new technologies in real-world settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».