Determinants of Patient Use of Telemental Health Services: Representative Cross-Sectional Survey From Germany
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telemental health services effectively address major challenges in mental health care delivery. To maximize the potential of the services, it is essential to facilitate patient use and reduce use disparities. Nevertheless, determinants of patient use of telemental health services have been scarcely investigated thus far. Objective: We aimed to identify determinants of patient use of telemental health services since the onset of the COVID-19 pandemic and in the last 4 weeks. Methods: In December 2023, we conducted a cross-sectional, quota-based (gender and age group) online survey. The sample comprised individuals aged 18 to 74 years, who had been using mental health services since March 2020 (n=2082). Telemental health service use was assessed using items that inquired whether individuals had used the services since March 2020 or currently (in the last 4 weeks). Logistic regressions were computed to test the associations of socioeconomic, access, health, COVID-19-related, psychosocial, and service factors, as well as personality and provider characteristics with patient use. Results: Younger age, a more positive patient attitude toward telemental health services, a more positive provider attitude toward using the services, and higher provider skills for using the services were positively associated with patient use of telemental health services since the onset of the COVID-19 pandemic. When exclusively looking at current use, positive associations with full-time employment, lower neuroticism, a more positive provider attitude toward the services, and use of the services to avoid stigmatization, long waiting times, or inconvenient scheduling were observed. Access, health, and COVID-19-related factors were not associated with patient use (since the onset of the COVID-19 pandemic and currently). Conclusions: Beyond socioeconomic factors, personality, and a positive patient attitude toward the services, patient use of telemental health services was associated with a positive provider attitude toward using the services and higher provider skills for using the services, which underscores the need for provider support and training in telemental health care. Furthermore, avoiding stigmatization and higher convenience of the services were associated with patient use, which highlights the substantial potential of the services to address current mental health care challenges.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».