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Enregistrement W4409336976 · doi:10.5334/ijic.icic24459

Feasibility of mHealth Integration into Integrated Youth Services: A Secondary Data Analytics Approach

2025· article· en· W4409336976 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoxu Ding, Skye Barbic

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthAnalyticsIntegrated careComputer scienceData scienceProcess managementKnowledge managementBusinessHealth careMedicinePsychological interventionNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Integrated youth services (IYS) provide low-barrier, accessible, interdisciplinary mental health and substance use (MHSU) services to youth in order to improve their social and health outcomes. Foundry, an IYS in British Columbia, Canada, launched virtual services in 2020, along with the Foundry BC app, to provide accessible services to all youth ages 12-24. Services include virtual counselling, peer support, physical/sexual health care, and work/study support. Using the app, youth have a choice of audio, video, or chat sessions with an integrated care team. Despite the promising growth of the service at Foundry, an evaluation of the service has not yet taken place. Objective: The objectives of our study were to 1) measure the extent to which the demographic and health profiles of youth who accessed Foundry BC app and in-person services differed; 2) understand the extent to which youth who accessed the Foundry BC App engaged in scheduling and receiving sessions with service providers; and 3) compare the types of services and rates of registrations in physical Foundry centres to those accessed Foundry BC app. Methods: Data on young people accessing Foundry services across physical centres and Foundry Virtual BC who have completed the Foundry health survey were analyzed for this study. Descriptive statistics analytics were used to understand trends and compare data in registrations and health outcomes. Chi-square tests were used to determine whether demographic categories are associated with the type of service selected. Results: Preliminary data analysis is currently underway, and results will be presented at ICIC24. Initial assessment of the data indicates a promising exponential trend in registration in the app-based virtual service compared to physical centre registration, along with differing demographic profiles. Future analysis on service type and service utilization pattern will identify distinct mHealth service needs in IYS and establish guidelines to inform future service design and improvement. Significance: This study is producing knowledge on the sociodemographic and health characteristics associated with youth mobile health (mHealth) service use, allowing the refinement of targeted care and quality improvements to the service itself. The feasibility and sustainability of growth of the service also suggests the value added of the App being integrated as a core service option for youth in Canada. The integration of mHealth services also serve as a potential solution to reduce health inequities especially in remote, indigenous and other vulnerable population. The implications of this research extend to the broader field of integrated care in various global setting, offering a valuable perspective on leveraging technology to improve accessibility and effectiveness of care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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