Adoption of app-based peer support by Canadian healthcare providers: A mixed-methods organizational implementation study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is an urgent and critical need to support the mental health of health care providers, given high rates of stress and burnout. Although the issues are complex, digital access to information and support can help address the needs, as technology can facilitate on-demand links to private, customized resources, including peer support. Beyond Silence (McMaster University) is an evidence-informed mobile health platform co-designed with health care workers and grounded in prior evidence that mental health literacy and peer support can reduce stigma and facilitate earlier help-seeking. Objective: This study aimed to (1) explore how health care workers across diverse health care settings use the app and (2) identify opportunities and barriers to implementation. Methods: A multiple-case study framework, informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), was applied to capture 4 months of implementation across a purposive sample of 7 diverse Canadian health care organizations. Implementation within each organization was led by designated organizational champions who leveraged existing communication channels and standardized promotional materials to invite employees to voluntarily download and use the app. Implementation outcomes were assessed using app analytics (downloads and feature use) and semistructured baseline and follow-up interviews with organizational champions to explore contextual influences on uptake. Results: Approximately 1066 employees downloaded the app over the 4-month period, ranging from <2% to >45% of employees across the 7 organizations. Interviews with 28 organizational champions noted that there was good leadership support for the technology, aligning with their mission to address employee mental health. Barriers to use, however, included workplace culture surrounding mental health and help-seeking, lack of awareness about when and how to use the app, and infrastructure-related challenges, such as limited time and a lack of private spaces to download and use the technology. Conclusions: Effective implementation is a precondition for positive outcomes; therefore, strategies are needed to optimize technology implementation. Recommendations include evaluating organizational readiness, building mental health literacy, creating a multimodal communication and implementation plan, addressing technology requirements, and embedding the technology into organizational policies and practices. This study highlights key challenges in the implementation of the Beyond Silence peer support platform for health care workers, including slow adoption linked to mental health stigma, competing demands, and limited frontline engagement. Addressing these barriers will require innovative, trust-building strategies to support meaningful uptake and sustained use.
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 | 0,020 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».