沈黙を超えて: カナダの医療従事者をサポートする E-メンタルヘルス ソリューションの進歩

このプロジェクトは、アクセス可能なメンタルヘルス サービスと最前線の医療従事者へのサポートに対する緊急かつ重大なニーズに応えるように設計されています。 最前線で働く従業員の心理的健康と安全を確保し、そのサービスを利用する何百万ものカナダ人に質の高いケアを確保するには、革新的なソリューションが必要です。 このプロジェクトは、医療従事者向けにカスタマイズされた早期介入とピアサポートへの新しい e-メンタルヘルス アプローチである Beyond Silence の実装と影響を研究する機会を提供します。

この調査の目的は、実装と影響の両方に関する質問に答えることです。

実装

1. 3 か月間の医療従事者のアプリ使用パターンは何ですか?
2. さまざまな医療機関の従業員の間でアプリがどのように利用されるかに影響を与える要因は何ですか?

影響：

1. アプリの使用により、医療従事者のメンタルヘルスリテラシーは向上しますか?
2. このアプリはピアサポートへの対応を強化しますか?
3. アプリ内のピアサポートへのアウトリーチは苦痛のレベルを軽減しますか?

これは前向きコホート導入研究となり、参加する医療機関における 3 か月にわたるアプリの導入と影響を研究します。 Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) は、アプリがどのように採用されるか、また導入を形作る個人および組織の力についての調査に情報を提供します。 影響前後のデータは 3 か月の導入期間にわたって収集され、アプリがアプリを使用する労働者のメンタルヘルスに関する知識の向上 (一次成果)、およびピアサポートへのアクセスの増加 (二次成果) につながるかどうかを評価します。

この研究への募集は、(1) 組織 (2) ピアサポートプロバイダー (3) 最前線の医療従事者の 3 つのレベルで行われます。 カナダ全土から 8 ～ 10 の医療機関がこの研究に参加し、研究チームと連携する少なくとも 1 人の組織擁護者が参加します。 チャンピオンは職場の状況を理解し、コミュニケーション計画を作成するために面接を受けます。 各組織はまた、アプリを通じてサービスを提供するためのトレーニングを受ける少なくとも 4 ～ 5 人のピア サポート プロバイダーを指名します。 最前線の従業員は、ベースライン調査に回答するよう招待され、その後、組織コードを使用してアプリをダウンロードするよう招待されます。 実装は 3 か月かけて行われます。使用パターンは時間の経過とともに追跡されます (集計データのみ)。 トライアルの終了時に、チャンピオンはフィードバックを収集するために再度インタビューされ、ピアサポートプロバイダーは実装プロセスを振り返るためにフォーカスグループディスカッションに招待されます。 すべての従業員は、意見を収集し、メンタルヘルスに関する知識、精神的苦痛、支援活動の変化を追跡するために追跡調査に回答するよう招待されます。 導入と影響のデータが分析され、組織内および組織間の傾向が特定されます。

調査員は、次のような多面的なアプローチを利用してデータ収集を行います。

1. 各組織全体の導入率、アプリの使用頻度、平均使用時間、さまざまな機能にアクセスした回数、さまざまなタイプのピア サポートへのリンクにユーザーがアクセスした頻度に関する集計データを含むアプリ使用率データ
2. アプリ ユーザーへの影響 - アプリ ユーザーへの影響はベースライン調査と 3 か月間の調査を通じて追跡され、メンタルヘルス リテラシー、精神的苦痛の症状 (不安、うつ病、PTSD)、燃え尽き症候群、援助活動に統計的に有意な変化があるかどうかが確認されます。行動と心理的安全性の認識。
3. ピア サポート プロバイダーのフォーカス グループ インタビューは、アプリを介してピア サポートを促進したプロバイダーの経験を調査するために、3 か月の導入期間後に実施されました。
4. 組織の状況要因を調査するために、3 か月の導入期間後に組織チャンピオンへのインタビューを実施

収集された調査データを分析すると、データセット全体の変化スコアと傾向が調査され、結果は性別、介護者のステータス、仕事の役割、組織、勤続年数ごとに分類されます。 線形混合モデルは、メンタルヘルスに関する知識 (主要な結果)、苦痛のレベル、助けを求める/支援の自己申告における経時的な変化を追跡するために使用されます。 このモデルには、時間に対する固定効果と、組織タイプと参加者に対するランダム効果が含まれます。 年齢、性別、介護者の状態が共変量としてモデルに含まれます。 研究者らはまた、線形回帰モデルを使用して転帰の潜在的な予測因子（例：アプリの使用年齢、性別、教育、組織内での役割 - 臨床/非臨床）を調査します。さらに、定性的なコンテンツ分析を使用して、フォーカス グループとインタビューのデータを調査します。 すべてのフォーカス グループとインタビューのデータはトランスクリプトとともに書き起こされ、その後レビューされ、テーマ分析に使用されます。 最後に、費用対効果分析を実行して、アプリの導入コストを検討します。