Crisis and Post-Crisis Virtual Mental Health Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Crisis services are often a first point of contact for individuals needing mental health assessment and intervention. The rapid expansion of virtual care in recent years has enabled remote assessment and introduced novel ways to support crisis stabilization in the community. This scoping review aims to summarize the extent of the literature on virtual crisis assessment and intervention models. METHODS: PubMed, PsycINFO, CINAHL, and ProQuest databases were searched for English- and French-language literature published between January 1, 2018, and June 30, 2024. Database search results were imported into the online Covidence review management program. A minimum of two reviewers screened titles and abstracts. Target information was extracted from included full texts and summarized thematically across study characteristics and outcomes. RESULTS: A total of 5,345 titles were reviewed, with 45 publications included. Publications represented models from around the globe supporting youth and/or adult service users. Data synthesis highlighted the feasibility and potential for virtual care models supporting comprehensive crisis assessment (services that go beyond hotline de-escalation and triage), inpatient admission alternatives, and post-crisis follow-up. CONCLUSION: The available literature suggests that virtual crisis care options are growing, especially during and in the aftermath of the COVID-19 pandemic. Although few rigorous evaluations exist, there is strong evidence of feasibility with emerging and encouraging evidence for effectiveness. Further research focused on outcomes, comparisons of virtual and in-person models, and cost-effectiveness is warranted. Additional research could focus on virtual care models for the geriatric population, which is underrepresented in the available literature.
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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 | 0,018 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».