Building the Infrastructure for Sustainable Digital Mental Health: It Is “Prime Time” for Implementation Science
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Despite the growing enthusiasm for and a proliferation of digital mental health innovations, their integration into routine clinical care remains limited-often stalled at the pilot, research, or demonstration stage. This editorial argues that the successful adoption, scale-up, and sustainability of digital mental health innovations require intentional infrastructure, not just technology. Using the Non-Adoption, Abandonment, Scale-Up, Spread, and Sustainability (NASSS) implementation science framework, we examine how challenges across the seven framework domains (condition, technology, value proposition, adopters, organization, wider context, and their interactions over time) continue to hinder meaningful progress. We describe a focused digital mental health innovation infrastructure as a model for overcoming these barriers. Drawing on experiences from the Digital Innovation Hub at Canada's largest mental health and addictions teaching hospital, we illustrate how investing in the right infrastructure may move digital mental health innovations from "promising" to "impactful." We call for global collaboration to share knowledge and accelerate the real-world integration of digital innovations in routine mental health clinical care.
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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 | 0,019 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».