COVID-19期间电子心理健康使用的决定因素:加拿大横断面研究gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

加拿大心理健康治疗中的挑战gydF4y2Ba

精神健康的定义是"一种幸福的状态，在这种状态下，个人认识到自己的能力，能够应付正常的生活压力，能够富有成效地工作，并能够对自己的社区作出贡献" [gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。精神健康问题和疾病是指“在学校、工作、社会和家庭交往以及独立生活能力等方面，可能导致某种程度的痛苦或损害的一系列行为、思想和情绪”。[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。这些问题可以以多种形式出现，包括情绪障碍(如抑郁症、双相情感障碍)、焦虑症、精神分裂症、人格障碍或饮食障碍[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]。精神疾病在加拿大的患病率很高，每年有五分之一的加拿大人患有精神疾病或成瘾问题。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。2019冠状病毒病大流行进一步影响了加拿大人的心理健康，抑郁症和焦虑症等某些心理健康障碍的患病率有所上升[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]，以及失眠等心理问题，在欧洲、北美和亚洲的许多国家都可见到[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在治疗方面，加拿大全国精神卫生保健服务的连续性包括以社区为基础的护理，如初级保健诊所、社会服务、精神卫生和戒毒服务诊所、寄宿服务，以及急诊科、住院或精神病服务等急症护理，公共资助的治疗侧重于那些被认为是"医学上必要的"的治疗[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。对轻中度精神疾病的低强度治疗，包括私人执业的心理治疗师，仍然需要加拿大人自掏腰包或通过私人保险计划获得服务。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

因此，获得精神保健治疗仍然是一项挑战，230万加拿大人报告说，他们的精神保健需要部分或完全没有得到满足，最常报告的障碍是认识和了解服务、获得服务所需的时间或无法支付服务费用[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。在加拿大各地获得心理健康治疗的其他障碍包括:等待时间长、缺乏心理健康专业人员、缺乏心理健康服务一体化、文化和语言障碍、对耻辱的担忧以及地理或人口统计造成的不平等[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

电子心理健康与加拿大景观gydF4y2Ba

电子精神健康(eMH)，指利用互联网及相关科技，提供及时有效的精神健康服务[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]，作为一种增加服务可及性的方法在过去十年中在加拿大各地出现，包括扩大农村和偏远地区个人获得服务的范围，同时也使城市和半城市地区的个人能够克服与交通、身体残疾或可获得性有关的障碍[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。有效市场管理服务的缺点也存在，因为存在“数码鸿沟”。“数码鸿沟”的定义是，那些可以随时接触电脑或设备(例如智能手机)和互联网的人与那些不能接触电脑或设备(例如智能手机)和互联网的人之间的鸿沟。[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在加拿大，有全国性的eMH项目(例如，儿童帮助电话，加拿大共同健康)和省级重点项目(例如，Bridge the gApp, Tel-jeunes, Togetherall, Bounce Back)。这些方案作为医院或社区精神卫生服务提供者提供的精神卫生服务的一部分，或作为政府精神卫生战略的组成部分[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。此外，除了这些项目之外，学术或私人组织开发的在线自我管理资源(包括网站和移动应用程序)也在激增，其中许多有效市场卫生干预措施被用于支持COVID-19大流行期间的人群心理健康[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。最近的一项系统综述也有力地支持了数字认知行为疗法治疗失眠的有效性[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

COVID-19还通过实施虚拟计费代码和增加获得虚拟评估的机会，加快了在公共资助的精神卫生服务中采用数字技术的步伐[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。加速从业者对服务的认识、吸收和实施的工具包已经出现[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]，协助公众认识和采用eMH服务。gydF4y2Ba

尽管在人口层面的心理健康管理和集中状况或诊断特定护理方面有各种各样的服务，但在加拿大，eMH服务的效用还没有得到很好的了解。了解求助行为和服务利用对于评估当前eMH状况是否以及如何满足当前心理健康需求至关重要。安徒生和纽曼的[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba框架指出，个人对保健服务的利用取决于个人使用服务的倾向、个人获得服务的能力以及个人的疾病程度。易感因素包括人口统计(如年龄、性别)、社会结构(如教育、种族)和信仰，因此有些人比其他人更倾向于使用服务。促进因素包括家庭因素(如收入、保险)和社区因素(如城乡)，这些都是使个人更容易获得保健服务资源的条件。最后，疾病水平包括个人的症状和诊断，这通常是使用保健服务的最直接原因[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

研究的目的是gydF4y2Ba

本研究的目的是利用2021年加拿大数字健康调查收集的信息，确定与2019冠状病毒病大流行期间加拿大各地eMH服务使用相关的易感因素、促成因素和疾病水平因素。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

招聘和数据收集gydF4y2Ba

该研究使用了2021年加拿大数字健康调查收集的数据，这是一项基于网络的横断面调查，调查了12052名16岁及以上的加拿大人，他们可以上网。这项调查是由加拿大卫生信息中心(Infoway)委托lsamenger进行的。数据收集于2021年7月14日至8月6日进行。gydF4y2Ba

该调查收集了有关选定加拿大人使用数字卫生服务、卫生服务使用情况以及社会经济和人口因素的信息。调查参与者是从lsamger意见小组中挑选出来的，该小组是加拿大最大的小组，拥有来自加拿大所有地区的大约50万名代表小组成员，采用随机数字拨号抽样。gydF4y2Ba

通过有针对性的招募活动，来自难以接触到的目标群体(如癌症患者)的受访者被添加到小组中。调查的管理工作由lassaenger进行;然而，在线调查的测试是由Infoway和lsamger的工作人员共同进行的。作为数据收集过程的一部分，向调查参与者提供了小额金钱奖励，由lsamger管理。根据受访者的默认语言选择，调查以英语或法语进行。gydF4y2Ba

道德的考虑gydF4y2Ba

在调查开始时收集知情同意，调查中不收集个人身份信息。数据由lsamger编码，然后转交给Infoway进行分析。调查数据及互动可视化资料已公开[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。由于使用了公开可用的数据，因此免除了伦理批准的要求。gydF4y2Ba

自变量和因变量gydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

表1gydF4y2Ba提供了用于分析的自变量和因变量的概述，根据Andersen和Newman的[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba保健服务利用的个人决定因素框架。gydF4y2Ba

独立变量gydF4y2Ba

诱发因素gydF4y2Ba

易感因素指的是一个人比其他人更倾向于使用服务，这是基于他们在患上任何特定疾病之前就存在的特征[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。根据Andersen和Newman [gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]、人口和社会结构是可以预测保健服务使用情况的特征，并且与易感条件的第三个组成部分:对护理和疾病的态度或信念密切相关。gydF4y2Ba

人口统计包括年龄和性别。年龄是以受访者的出生年份与调查日期之差计算。性别是通过“你如何描述你的性别认同?”的回答分为女性、男性和其他。gydF4y2Ba

社会结构包括种族、教育水平、移民身份、语言和就业。种族是根据“哪种血统最能描述你?”的回答被分为白人和非白人。教育水平以自我报告的最高教育水平进行评估，包括在加拿大以外获得的资格。这些类别分为高中或同等学历、大学或职业、本科学位、研究生学位和其他/没有/不想说。移民身份是基于“你是加拿大公民吗?”在家里使用的语言是基于“你在家里经常使用哪种语言?”就业状况是基于“你目前的就业状况是什么?”的回答分为工作、失业、退休、残疾、学生和其他/不想说的人。全职或兼职的受访者被归类为受雇。gydF4y2Ba

电子健康素养是用电子健康素养量表(eHEALS)来衡量的，该量表是一个包含8个项目的自我评估工具，旨在衡量受访者在发现、评估和应用电子健康信息解决健康问题方面的知识、舒适度和感知技能[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。斯金纳和诺曼最初是为了评估青年和青年工作者的电子健康素养水平而开发的[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]，该量表已适应各种环境、人口群体和多种语言[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。每个问题衡量感知的电子健康素养的一个方面，并在李克特量表上得分，范围从1到5。对得分进行汇总，得出每个受访者的电子健康素养总分在8到40分之间。eHEALS得分越高，表示自我感知的电子健康素养越高。gydF4y2Ba

促成因素gydF4y2Ba

尽管个人倾向于使用保健服务，但有必要为他们提供获得这些服务的手段。使个人能够获得保健服务资源的有利条件[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，这些变量在本研究中被分解为家庭和社区变量。gydF4y2Ba

在家庭方面，家庭收入是根据过去一年自行申报的税前家庭总收入计算的。这些类别被分为24,999美元以下、25,000美元至80,000美元、80,000美元或更多，以及不愿意回答(以加元计算，调查时1加元= 0.78美元)。保险范围是基于“以下哪一项最能描述你目前拥有的健康保险类型?”类别被分解为只包括公共保险、私人保险、不包括保险和不知道/不愿意说。私人保险包括由被访者、家庭成员、雇主或协会支付的保险计划。gydF4y2Ba

在社区方面，通过“你是否有家庭医生或定期护理场所，如保健中心或家庭医疗/医疗小组”这一问题来评估获得家庭医生的机会?回答分为“是”和“不知道”。gydF4y2Ba

社区规模是基于“你如何描述你所居住的社区?”的回答被分为农村、大小人口中心和城市中心。农村社区的人口规模被定义为少于1000人。小型、中型和大型人口中心的人口规模分别为1000-29,999人、2 -99,999人、10 -999,999人。城市中心的定义是人口超过100万。gydF4y2Ba

疾病的水平gydF4y2Ba

疾病水平因素是利用保健服务的最直接原因，可包括对疾病的看法以及临床诊断[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。自我报告的心理健康状况(SRMH)和自我报告的健康状况(SRH)是通过询问受访者，“一般来说，你如何评价你的整体身体/心理健康状况?”回答分为一般/差、好、很好/优秀和不喜欢说。自我诊断的心理健康状况通过以下问题进行评估:“你是否有经健康专家诊断的情绪、心理或精神健康状况(如焦虑、抑郁、双相情感障碍、药物滥用、厌食症等)?”回答分为“是”和“不是”两种。gydF4y2Ba

照顾者的身份是基于这个问题，“你对照顾和/或帮助某人负有主要责任还是共同责任?”回答者得到的提示是，援助是指自愿援助，不包括雇佣或有偿工作。gydF4y2Ba

结果(依赖)变量gydF4y2Ba

因变量是eMH服务的使用情况，通过以下问题来衡量:“在过去的12个月里，你是否访问过网站、移动应用程序(app)或交互式在线工具和服务，以帮助或支持你可能正在处理的心理健康问题，如抑郁、焦虑或药物滥用?”回答分为“是”和“不知道”。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

参与者简介gydF4y2Ba

使用SPSS version 24 (IBM SPSS Statistics)进行描述性分析。采用SAS version 9.4 (SAS Institute Inc)进行logistic回归分析。所有报告的估计都是基于加权数据，这些数据反映了2016年人口普查中16岁及以上加拿大人的年龄、性别和地理分布。统计结果包括在过去12个月内曾使用市场管理服务及未使用市场管理服务的受访者。交叉表用于估计样本中eMH服务的使用率，以及与eMH服务的用户和非用户相关的特征。gydF4y2Ba

使用和不使用eMH服务的二元关联gydF4y2Ba

使用eMH服务与调查对象的易感因素、使能因素和疾病水平因素之间的双变量关联被评估gydF4y2BaχgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba测试分类变量和gydF4y2BatgydF4y2Ba测试连续变量。gydF4y2Ba

非调整Logistic回归模型评估eMH服务使用的决定因素gydF4y2Ba

采用两个独立调整的logistic回归模型。第一个模型对易感因素、使能因素和疾病水平因素进行了调整。模型中包含的易感因素包括种族、教育水平、移民身份、家庭语言、就业状况和电子健康素养。模型中包括的有利因素包括家庭收入、健康保险覆盖面、获得家庭医生的机会和社区规模。模型中包含的疾病水平因素包括SRMH、SRH、诊断的心理健康状况和照顾者状况。gydF4y2Ba

调整Logistic回归模型评估eMH服务使用的决定因素gydF4y2Ba

第二个模型还根据易感因素、使能因素和疾病水平因素以及人口因素(包括年龄和性别)进行了调整。进行调整后的多变量logistic回归，以评估易感因素、使能因素和疾病水平因素与eMH服务的使用之间的关联，并控制年龄和性别。gydF4y2Ba

我们通过评估两个预测变量之间的双变量相关性来检验多重共线性。看家庭医生、SRH、SRMH、诊断出的精神健康状况、家庭收入、教育程度、移民身份、家庭语言、就业状况、保险范围、年龄、性别、种族、社区规模和照顾者状况之间没有发现相互作用。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

参与者简介gydF4y2Ba

共有12052名年龄在16岁及以上的加拿大人接受了调查。在12,052名受访者中，自称在过去12个月内使用过eMH服务的人数(即使用者)占883人(7.33%);在12,052名受访者中，在过去12个月内没有使用过eMH服务的人数(即非使用者)占11,169人(92.67%)。gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba比较eMH服务的用户和非用户的易感因素、使能因素和疾病水平因素。gydF4y2Ba

eMH使用者的平均年龄为40.4岁(SD 15.97)，非eMH使用者的平均年龄为47.61岁(SD 17.72)。在我们的样本中，使用eMH服务的女性比例高于不使用eMH服务的女性比例。使用者与非使用者在性别类别中选择“其他”的比例差异显著，其中emh使用者的比例较高(gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)。在我们的样本中，eMH服务用户中白人受访者的患病率低于非用户。与非用户相比，eMH服务的用户中移民和非公民、全职或兼职雇员、残疾人和学生的比例更高。用户和非用户之间的教育水平分布差异具有统计学意义，与非用户相比，eMH用户至少获得本科学位的比例更高。居住在农村社区的eMH使用者比例低于非使用者，而居住在城市中心的eMH使用者比例较高。与不使用eMH的人相比，eMH使用者自我报告为照顾者的比例更高。与不使用eMH服务的人相比，使用eMH服务的人的家庭年收入达到或超过8万加元的比例更高。与非用户相比，eMH服务的用户被确定为拥有私人保险的比例更高。gydF4y2Ba

使用和不使用eMH服务的二元关联gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba概述了使用eMH服务与易感因素、使能因素和疾病水平因素之间的双变量关联。eMH服务使用者的平均年龄明显低于非eMH服务使用者的平均年龄。性别与eMH服务使用之间的关联也具有统计学意义。教育、就业、语言和保险覆盖率都与eMH服务的使用显著相关。族裔也与eMH服务的使用显著相关。非白人使用者和非使用者的患病率与白人显著不同，尽管白人和非白人受访者患病率的比例差异在非使用者中更为明显。gydF4y2Ba

同样，在使用者和非使用者中，照顾者的患病率与非照顾者的患病率存在显著差异，且比例差异在非使用者中更为明显。家庭医生就诊与eMH服务的使用显著相关，与未使用eMH服务的患者相比，使用eMH服务的患者中护理人员的比例更高。精神健康状况也与eMH服务的使用显著相关，报告心理健康状况一般/较差的受访者与报告心理健康状况良好/非常好的受访者之间存在显著差异。被诊断出精神健康状况的流行程度与eMH服务的使用显著相关，自我报告有精神健康状况的用户比例更高。gydF4y2Ba

在教育方面，无论是用户还是非用户，拥有本科或研究生学位的人与只有高中或同等学历的人都存在显著差异。在语言方面，说英语的人的流行程度与说法语或其他语言的人明显不同，无论是使用还是不使用。唯一与参考组(全职或兼职雇员)有显著差异的是退休人员(使用和不使用)。事后检验没有揭示保险覆盖率的两两差异。gydF4y2Ba

非调整Logistic回归模型评估eMH服务使用的决定因素gydF4y2Ba

表3gydF4y2Ba显示了未经调整的易感因素、使能因素和疾病水平因素回归模型的估计值和优势比，以及与使用eMH服务的关联。gydF4y2Ba

至于诱发因素，拥有本科或研究生学位的人与拥有高中文凭或同等学历的人相比，使用eMH服务的几率更高。在家不说英语的受访者使用eMH服务的几率较低。与有工作的受访者相比，失业、退休或残疾的受访者使用eMH服务的几率较低。最后，那些eHEALS得分较高的人使用eMH服务的几率更高。gydF4y2Ba

唯一与eMH使用显著相关的促成因素是家庭医生的访问。拥有固定的家庭医生与使用eMH服务呈正相关。gydF4y2Ba

除性生殖健康外，所有疾病水平因素均与eMH服务的使用显著相关。对于健康健康状况而言，健康健康状况一般或较差的人更有可能使用健康健康服务。被诊断出精神健康状况和成为护理者都与使用eMH服务的可能性呈正相关。gydF4y2Ba

调整Logistic回归模型评估eMH服务使用的决定因素gydF4y2Ba

表4gydF4y2Ba显示了对易感因素、使能因素和疾病水平因素的调整逻辑回归模型的估计，以及与使用eMH服务的关联。gydF4y2Ba

教育、语言和电子健康素养是显著预测eMH服务使用的诱发因素。与受过高中教育的人相比，受过本科和研究生教育的人使用eMH服务的几率更高。在家不说英语的受访者使用eMH服务的几率低于在家说英语的受访者。同样，eHEALS得分较高的人使用eMH服务的几率也较高。gydF4y2Ba

获得家庭医生、社区规模和收入是与使用eMH服务显著相关的促成因素。年收入2.5万至7.9万加元的人使用eMH服务的可能性低于年收入低于2.5万加元的人;然而，对于那些年收入在8万加元以上或没有报告收入的人来说，这种关系并不显著。与没有家庭医生和生活在农村地区的人相比，有常规家庭医生的人和生活在小、中、大人口中心的人更有可能使用eMH服务。gydF4y2Ba

对于疾病水平因素，在调整了年龄和性别的模型中，SRMH与eMH的使用没有显著相关。那些认为自己的性健康和健康状况较差或一般的人使用健康和健康服务的几率较低(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要结果及与先前工作的比较gydF4y2Ba

我们的研究结果表明，eMH在加拿大的采用是有限的，在12,052名调查受访者中，只有883人(7.33%)报告在过去12个月内使用过这些服务。在该样本中，eMH的终生使用率仅略高，为12,052中的1217(10.10%)。在德国之前的研究中已经观察到eMH服务的低使用率[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，这与美国的数据形成鲜明对比，在美国，高达55%的受访者报告在2019冠状病毒病大流行期间使用特定的数字心理健康工具和技术来管理心理健康。加拿大和美国之间eMH使用的差异可能部分是由于对“电子心理健康”一词的解释，因为一些人在这一定义中排除了电话的使用，而另一些人则将其包括在内。此外，在美国实施了几项数字卫生政策(例如，HITECH法案，21世纪治愈法案)，这些政策改善了全国数字卫生的采用[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]，整个加拿大的数字健康(包括心理健康)也在慢慢落后。两国的卫生保健筹资模式也不同[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]，与加拿大各省的公共保险支付者相比，美国的私人保险支付者的数字医疗公司有更多的增长机会。gydF4y2Ba

我们的研究样本的好处包括它在加拿大人口中的代表性。此外，在我们的研究中，35%的报告心理健康状况良好的个人在过去12个月内寻求了eMH服务，这表明调查受访者也在使用这些工具来维持心理健康，而不仅仅是治疗精神疾病。先前的研究已经确定了老年人使用技术的动机，通过分散注意力、正常化和促进精神状态表达的机制来改善情绪[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

eMH服务用户简介gydF4y2Ba

与eMH服务使用有显著关联的易感人口因素包括年龄，年轻的参与者更有可能成为eMH服务的用户。这一结果与美国使用数字医疗技术的人口水平趋势一致，在美国，年轻人更有可能使用这些形式的医疗保健。gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]。对年轻人心理健康求助行为的系统回顾发现，在线选择的促进因素包括更大的匿名性和保密性(这可以降低与耻辱相关的担忧)，通过每天24小时获得护理的能力及时获得帮助，以及通过改善信息获取来增强能力[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

至于与个人社会结构相关的变量，种族和移民身份与eMH的使用有关，在eMH服务的用户中，白人受访者的患病率低于非用户。eMH用户群体中较高的个人比例可能说明与移民参与者或特定种族参与者具有相同文化和语言背景的提供者的机会增加[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

最后，报告SRMH较差的个人使用eMH服务的可能性是1.7倍，而那些被诊断为精神健康状况的人使用这些服务的可能性是2.5倍，证明了Andersen和Newman的[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba[疾病水平的个体决定因素，它代表了使用保健服务的最直接原因。然而，其中一些重要的关联并没有转化为我们的逻辑回归分析，这一发现需要进一步调查。gydF4y2Ba

使用eMH服务的决定因素gydF4y2Ba

通过我们的逻辑回归分析，预测eMH使用的三个易感因素包括教育、语言和电子健康素养。在对少数民族精神疾病患者寻求帮助行为的研究中也发现了类似的趋势[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]，由于态度障碍和结构性障碍，如干预的文化不适当[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。另一个诱发因素，电子健康素养，也是使用电子健康服务的重要预测因素。电子健康素养被定义为一种元素养，包括传统素养和算术素养、健康素养、计算机素养、科学素养、媒体素养和信息素养[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba]。先前对使用Web 2.0网站(如Facebook和Twitter)搜索和分享健康信息的研究也证实了类似的趋势[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]。研究还确定了电子健康素养对数字渠道和来源的不同信任程度的影响，某些人群中较高的电子健康素养导致对在线政府组织的高度信任[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

至于启用功能，那些有机会获得家庭医生的人更有可能使用eMH服务，这可能是由于对这些服务的认识增加。过去的研究表明，医疗保健专业人员的行为可以影响患者的激活和参与，参与可以预测数字信息寻求行为[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。初级保健是大多数加拿大人在心理健康和成瘾问题上与卫生系统的第一个接触点，也是提供大多数心理卫生保健的地方[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。努力教育卫生专业人员(包括初级保健人员)如何使用和实施eMH资源[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba，这样的教育和意识很可能会传递给患者。gydF4y2Ba

事实证明，收入较高和生活在非农村地区等因素有助于获得eMH服务，进一步证明了数字鸿沟的存在。改善农村和偏远社区宽带互联网接入的挑战仍然存在，除非加拿大各地的监管制度发生变化，否则这一差距将继续阻碍农村社区的接入。gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。除了宽带接入外，参与有效市场营销服务所需的设备(如电脑、平板电脑、智能手机)，以及适当的数字素养[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

最后，在我们的样本中，照顾者状态是eMH使用的预测因子。COVID-19大流行增加了护理强度和护理负担[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]，这对照顾者的心理健康有下游影响[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

很明显，虽然政府提供的有效市场卫生服务和其他服务激增，并因COVID-19大流行而扩大，但有效市场卫生服务的范围很大，服务利用率仍然很低。此外，eMH服务有效性的实证证据仍然有限。随着eMH服务选择和技术的迅速扩展，必须有一个协调一致的国家方法来指导eMH政策、研究和最佳实践指南向前发展。尽管如此，我们的调查结果能够在COVID-19大流行期间确定eMH服务用户的角色，从而获得关键的人口层面的见解。在加拿大扩大有效医疗保健服务需要提高对现有技术的认识，并将“经过验证的”技术整合到护理模式中。gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

我们的研究结果表明，SRMH与eMH的使用显著相关，但当控制年龄和性别时，没有显著性。这表明，年龄和性别对eMH服务的使用的影响比单独使用srrmh的影响更大。先前的文献表明，被认定为男性的个体对精神疾病相关症状的认知度明显较低[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。研究还表明，年轻人往往对心理健康有更积极的看法，他们比老年人更能识别和承认自己的心理健康[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

我们研究的一个局限性是参与者对因变量(即eMH服务的使用)的反应不平衡，eMH用户占样本的百分比非常小(7.33%)。此外，在恒定阈值下gydF4y2BaPgydF4y2Ba<。05、大样本量更容易发现存在显著关系[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。这就是为什么我们报告了未调整和调整模型的比值比。此外，确定eMH服务使用情况的措施询问了个人访问“网站、移动应用程序或交互式在线工具”的情况，但没有指定电话作为一种方式(后续问题将电话服务列为选项)。这可能会导致在过去12个月内使用这些服务的个人数量的潜在减少。gydF4y2Ba

此外，大约10%的收入水平问题的数据缺失，个人选择了“不愿意回答”选项。这一回应率与文献相当，在文献中，关于收入的问题通常只有一小部分受访者没有回答[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

我们还认识到，加拿大数字健康调查是一项在线调查，因此可能会限制使用技术设备和互联网机会有限的人口以及在这些人口中人数过多的某些种族/文化群体的参与。此外，该调查没有收集关于eMH接触的持续时间或完成情况的信息，因此访问可能在持续时间、质量和完整性方面有所不同。由于调查依赖于自我报告的数据，所收集的数据可能受到回忆错误的影响，尽管过去的研究表明，在12个月的回忆期间，医疗保健使用的回忆错误的偏倚和方差被最小化[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

我们的研究概述了加拿大各地eMH使用的个体决定因素。eMH服务使用者的比例很小，而且使用者可能是那些经常有家庭医生就诊、生活在非农村社区、受教育程度较高、具有电子卫生知识和会说英语的人。鉴于eMH服务在增加获得医疗服务方面的机会和前景，未来的数字干预措施既应针对这些服务的用户量身定制，同时也应考虑开展宣传活动，以吸引非用户。了解使用和不使用背后的原因也很重要。gydF4y2Ba