Mental Health Professionals’ Technology Usage and Attitudes Toward Digital Health for Psychosis: Comparative Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital health technologies (DHTs) for psychosis have been developed and tested rapidly in recent years. However, research examining mental health professionals' views on the use of DHTs for people with psychosis is limited. Given the increased accessibility and availability of DHTs for psychosis, an up-to-date understanding of staff perception of DHTs for psychosis is warranted. Objective: In this study, we aimed to investigate mental health professionals' usage of technology and their perception of service users' technology usage; their views toward the use of DHTs for psychosis, including their concerns; and barriers for implementing DHTs in a mental health setting. Methods: Two cross-sectional surveys were distributed to mental health care staff who had experience of working with individuals experiencing psychosis in the United Kingdom. Survey 1 (from April 2018 to September 2020) was distributed to 3 local UK National Health Service (NHS) trusts in Northwest England; survey 2 was administered nationally across 31 UK NHS trusts or health boards (from November 2022 to March 2024). The COVID-19 pandemic occurred between the 2 survey periods. Data were analyzed descriptively. Results: A total of 155 and 352 participants completed surveys 1 and 2, respectively. Staff reported high levels of technology ownership and usage in both surveys. In general, staff expressed positive views regarding the use of DHTs for psychosis; however, barriers and concerns, including affordability, digital literacy, and potential negative effects on service users' mental health, were also reported. We did not find notable changes in terms of staff use of digital technology in clinical practice over time. Conclusions: Staff sampled from a broad and diverse range expressed consistent optimism about the potential implementation of DHTs in practice, though they also noted some concerns regarding safety and access. While the COVID-19 pandemic is frequently regarded as a catalyst for the adoption of digital health care tools, the sustainability of this transition from traditional to digital health care appeared to be suboptimal. To address staff concerns regarding safety and potentially facilitate the implementation of DHTs, systematic evaluation of adverse effects of using DHTs and dissemination of evidence are needed. Organizational support and training should be offered to staff to help address barriers and increase confidence in recommending and using DHTs with service users.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».