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Enregistrement W4411139861 · doi:10.2196/73460

Improving Mental Health Referral Systems in Rural Australia: Co-Design Study With Health Professionals and Consumers

2025· article· en· W4411139861 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMental healthHealth professionalsReferralMedicinePsychologyFamily medicinePsychiatryHealth carePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In rural Australia, geographical isolation, limited resources, and complex health care navigation create significant barriers to mental health care access. Mental health care professionals and organizations often work in segregation, exacerbating existing barriers. Digital technology provides an opportunity to improve communication between providers and streamline workflows while supporting a diverse range of consumers. Objective: This co-design study aimed to identify rural community needs and explore digital solutions to enhance mental health service delivery pathways. Methods: Using a design-thinking methodology, we conducted focus groups and workshops with 17 participants (7 consumers and caregivers and 10 health care professionals) from a rural region to understand mental health service needs, systemic challenges, and design potential digital solutions. Thematic analysis followed a grounded theory approach, involving systematic coding and theme development through an iterative consensus process. Results: Access to mental health care emerged as the central theme. Rural community participants reported strong community connections but faced challenges, including limited technological innovation and substantial travel burdens. Health care professionals highlighted critical systemic pressures: underresourcing, overwhelmed clinicians with extensive waitlists, and complex referral processes. Both groups identified overlapping barriers in service limitations and system navigation. During the design phase, we developed personas capturing consumer and health care professional experiences and conceptualized an integrated digital solution comprising a health care professional dashboard and a consumer-facing app with caregiver access to enhance service coordination. Conclusions: The study demonstrated strong stakeholder support for implementing an integrated digital solution to enhance rural mental health service delivery. Further research is required to build upon the solution prior to testing, optimizing, and scaling.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,318 · 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