Training the Digital Clinician by Evaluating Health Education and Curriculum Integration New Zealand Psychology and Psychiatry Programs: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The importance of digital health education is widely recognized; however, structural and knowledge deficits hinder its effective integration into training and on-the-job upskilling programs. Tackling these challenges will equip clinicians to navigate the fast-evolving digital mental health landscape confidently. Objective: This study aims to investigate the prevalence of digital health education and training needs for New Zealand mental health clinicians and trainees, including how psychology and psychiatry teaching programs are including eHealth and digital mental health tools in their curriculums. Methods: A mixed method study was conducted between August 2021 and February 2022: (1) a survey of mental health clinicians and trainees investigating existing and desired training in digital mental health tools, (2) follow-up in-depth one-on-one interviews with a subsample of survey participants, and (3) in-depth one-on-one interviews with educators (program or curriculum coordinators) within psychology and psychiatry training programs. Results: The study comprised a survey of 118 clinicians, follow-up interviews with 17 clinicians, and interviews with 4 program directors of relevant training programs. The survey results revealed that 75% (n=88) of the clinicians had not received formal digital health training, yet 69% (n=81) had engaged in self-directed learning. Interest in further training was strong, with 83% (n=98) expressing moderate-to-high interest. Two key themes emerged from the clinician interviews: (1) openness to upskilling, reflecting a willingness to learn, and (2) barriers of time and leadership, highlighting challenges in accessing training due to workloads and limited institutional support. From the program director interviews, three themes were identified: (1) curriculum overload, reflecting difficulties incorporating new content into already crowded programs; (2) uncertainty and inconsistency, with educators unsure about the scope and delivery of digital mental health education; and (3) growth and future potential, highlighting optimism about integrating digital health training into curricula. Conclusions: The findings reveal a pressing gap in formal digital health training for clinicians despite widespread interest and enthusiasm for upskilling. Key barriers-time constraints, limited institutional leadership, and a lack of educator expertise-are slowing progress.
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 | 0,028 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».