Proactively Delivered Digital Mental Health Support for Health Care Workers: Usability and Acceptability Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health systems are investing in mental health and well-being support tools and resources for health care workers (HCW). Considering the mental health strain facing HCWs, there is a need to optimize the current mental health delivery model. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the usability and acceptability of a proactive digital mental health approach (Cobalt+;Penn Medicine), which included services proactively sent to HCWs via text messaging, including (1) monthly automated text messaging reminders and links to Cobalt, and (2) bimonthly text-message-based measures of depression and anxiety. METHODS: This study used the System Usability Scale (SUS), Net Promoter Score (NPS), and open-ended questions to capture Cobalt+ participants who received proactive digital mental health tools and resources. Descriptive summary statistics were used for SUS and NPS outcome measures, and a chi-square test was used to detect group differences. Open-ended questions were analyzed using a qualitative open coding process by 2 coders. Research team members calculated interrater agreement (Cohen κ above 0.80). RESULTS: A total of 162 of 642 HCWs randomized to Cobalt+ (25.2%) visited Cobalt due to a proactive text message and completed usability and acceptability measures. The mean age was 38.9 years, most were female (90.7%), 56.8% White, 53.1% married or partnered, and 34.6% engaged in shift work. The mean SUS score was 74.43 (median score 72.5). Participants said they mostly "browsed" the online mental health platform. Cobalt+ received an NPS of 13.7. When asked to elaborate on their experience, 2 categories (eg, positive and negative experiences) with 13 subcategories were identified. Most participants noted the brief process that helped prioritize mental health: "Forget otherwise. Puts in forefront of my mind," and "Your texts do remind me to take stock of my current feelings." CONCLUSIONS: A proactive digital mental health approach may help overcome barriers in the uptake of services that are otherwise passively available to HCWs. This study demonstrated that the proactive approach is generally usable, modestly acceptable, and further supplemented by HCW feedback. These findings suggest the approach's viability and the need for additional research toward improvement and broader implementation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05028075; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05028075.
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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».