Designing the ideal virtual mental health program for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of virtual care, including mental health services, in Canada. Despite its widespread implementation, there is limited research on Canadians’ satisfaction with virtual mental health services and what would constitute an ideal virtual service. Objective This study explores the relationships between sociodemographic factors, elements of virtual mental health services, and outcomes to understand their impact on Canadians’ satisfaction with these services. Study Design and Analysis A cross-sectional survey of 12,052 Canadians aged 16 and older was conducted, focusing on respondents who used virtual mental health services. Ordinal logistic regression and multivariate polynomial regression were applied to survey data collected through the 2021 Canadian Digital Health Survey. Setting or Dataset Data was sourced from the publicly available 2021 Canadian Digital Health Survey, conducted by Canada Health Infoway and Leger, utilizing a representative sample of Canadians. Population Studied The study analyzed Canadians aged 16 and older who reported using virtual mental health services, with an emphasis on sociodemographic factors such as age, gender, income, and education. Intervention/Instrument The intervention studied was the provision of virtual mental health services, with outcomes measured based on user satisfaction and the perceived benefits of the services. Outcome Measures The primary outcomes measured were overall satisfaction with the virtual mental health service, whether the service helped avoid in-person visits, whether the service addressed a moment of crisis, and whether the service helped with the mental health concern that led to the consultation. Results The study found that satisfaction with virtual mental health services varied significantly by age, income, education, and gender. The ability of virtual services to help users avoid in-person visits and address crises was strongly correlated with higher satisfaction, especially among older Canadians with lower income and education. Conclusions The study highlights that virtual mental health services in Canada are not uniformly satisfactory across all sociodemographic groups. Tailoring virtual mental health services to different demographic segments could improve overall satisfaction and service effectiveness. Policy implications suggest a need for targeted service designs to address the diverse needs of Canadians.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».