Implementation of Internet Interventions for Depression: A Scoping Review

Background: Evidence for the efficacy of web-based treatments for depression has increased substantially the last few years. However, many of these programs obtain poor effect sizes or fail to become a part of routine practice. Such issues could be due to a knowledge gap on how these interventions should be implemented. Objective: The primary aim of this study is to examine what is known from the existing literature about implementation of internet interventions for depression. Method: A systematic scoping review of English and Scandinavian-language articles was carried out on 12 databases. Additional papers were identified by contacting relevant societies, as well as hand-searching journals and reference lists. Only empirical studies on internet-based interventions for depression were included. Relevant articles were subjected to a directed content analysis, using May and Finch s (2009) Normalization Process Theory (NPT) as a theoretical framework to identify implementation information. Results: 7 076 citations were identified and screened for relevance, resulting in 255 full-text articles on internet interventions for depression, of which 51 % were relevant to the implementation framework (N = 130). Content analysis revealed that there was a substantial lack of reporting on implementation. Furthermore, researchers tend to use a non-systematic approach when reporting on implementation and often fail to consider the different organizational levels involved in putting an intervention into practice. Conclusion: The review identified considerable knowledge gaps in the literature. These findings indicate that the field of internet interventions for depression require a great deal of research on implementation, especially in areas that relate to other levels than intervention users

What characterizes youth in care institutions in child welfare? A rapid review

Et mindretall unge i Norge plasseres utenfor hjemmet på en type barnevernsinstitusjon. De fleste er plassert på omsorgsinstitusjon. Disse ungdommene utgjør en stor og heterogen gruppe med ulike problemer og behov. Det fins imidlertid lite kunnskap om hva som kjennetegner dem. Målet med denne hurtigoversikten var å beskrive hva som kjennetegner ungdommer plassert i omsorgsinstitusjoner i barnevernet i Norge. En hurtigoversikt er en type systematisk kunnskapsoppsummering som baserer seg på en forenklet metodikk. I denne hurtigoversikten utførte vi systematiske litteratursøk og sammenfattet kvantitativ forskningslitteratur. Vi samlet også inn tall fra tre relevante instanser: Oslo kommune, Barne-, ungdoms- og familiedirektoratet og Statistisk Sentralbyrå. Vi fant og inkluderte to studier (beskrevet i 11 publikasjoner). Studiene beskriver ungdommer 13-18 år i omsorgsinstitusjoner. Det er usikkerhet knyttet til dataene i studiene, men noen sentrale funn i studiene er: • Kjønnsfordelingen blant ungdommer på omsorgsinstitusjoner er relativt lik og gjennomsnittsalderen er rundt 16 år • De fleste ungdommene oppfylte kriteriene til minst én psykisk lidelse, i tillegg til at det var høy samsykelighet • I snitt rapporterte ungdommene lavere livskvalitet enn ungdom i den generelle befolkningen • Ungdommene hadde lavere karakterer fra grunnskolen og flere strafferekasjoner enn ungdommer uten tiltak fra barnevernet Det fins lite kunnskap om hva som kjennetegner ungdommer i omsorgsinstitusjoner, og det er stort behov for mer forskning.publishedVersio

What contributes to stable placements when children are placed in foster homes or institutions? Systematic literature search with sorting.

Årlig blir opptil to tusen barn i Norge flyttet fra sitt eget hjem til en institusjon eller fosterfamilie. Ustabile plasseringer er svært uheldig pga. det blant annet medfører brudd i relasjonen til omsorgsgivere og øker sjansen for problematferd og dårligere psykisk helse hos barna. Målet med denne kunnskapsoppsummeringen var å beskrive hva som finnes av forskning om faktorer ved barnet/ungdommen som påvirker stabilitet i plasseringer i fosterhjem eller institusjon. Vi utførte et systematisk litteratursøk med sortering. Det er en type kunnskapsoppsummering over hva som finnes av litteratur på et spesifikt spørsmål, med inkluderte publikasjoner sortert i kategorier og presentert i lister.publishedVersio

Implementering av maskinlæring i en kunnskapsoppsummeringsgruppe: Anbefalinger basert på en treårig implementeringsprosess

The evidence synthesis process is a labour- and resource intensive process but using machine learning (ML) is one way to expedite the evidence synthesis process without compromising quality. Therefore, in 2020, the Cluster for Reviews and Health Technology Assessments (HTV) at the Norwegian Institute of Public Health (NIPH) established a dedicated ML team to implement ML in evidence synthesis processes in HTV. The main aim was to enhance evidence synthesis practices by combining human intelligence with ML to optimize workflow changes throughout the evidence synthesis process. This report provides recommendations on how to carry out implementation of ML functions in ML-naïve evidence synthesis groups, based on the experiences implementing ML at HTV. It offers "best practice" suggestions, rooted in our reflections on implementation, aiming to assist other ML naïve groups or institutions in implementing ML functions in the evidence synthesis process. The guide is adaptable to different organizational goals and objectives, while providing insights applicable to implementation of various ML tools and functions. The report is structured into three main sections corresponding to different phases of implementation: pre-implementation, implementation, and sustainment/evaluation. We use the EPIS framework throughout the document as a tool to explain the different implementation phases and important aspects to consider in each phase. Each section concludes with a "Take home message" based on our implementation experiences, summarized as practical tips on important aspects that we believe are important to consider in the implementation process.publishedVersio

Challenges with children and youth’s participation in child welfare. A study of research and key actors’ experiences

I tråd med FNs barnekonvensjon, Grunnloven og Lov om barnevern har barn og unge rett til å ytre seg i saker som angår dem og til å øve innflytelse på beslutninger som angår dem. Det gjelder også i kontakt med barnevernet. Det er barnevernets ansvar å sikre slik medvirkning, men dette skjer ikke alltid i praksis. På oppdrag fra Barne-, ungdoms- og familiedirektoratet (Bufdir) har Folkehelseinstituttet utført en studie for å identifisere de viktigste utfordringene for barn og unges reelle medvirkning i barnevernet. Vi gikk gjennom forskningslitteratur (27 studier) og utførte intervjuer med 64 personer tilknyttet barnevernet. Vi identifiserte 27 utfordringer. Etter en høring med deltakerne i intervjuene foretok vi en prioritering. Den endelige prioriteringen ga 14 utfordringer, bl.a.: • mangel på tilpasset kommunikasjon mellom barn/ungdom og kontaktpersonen i barnevernet • formell fremfor reell medvirkning • mangel på god dokumentasjonspraksis • organisering som hindrer medvirkning • holdninger/manglende kunnskap om ulike minoriteter kan føre til misforståelser og mistillit • små barn får sjelden medvirke • mange barn vet ikke at de kan ha med seg en tillitsperson i møte med barnevernet Vi mener alle de identifiserte utfordringene kan være nyttige for både retningslinjeutvikling og annet faglig arbeid knyttet til barns medvirkning. Det gjelder særlig normerende arbeid i Bufdir. Videre studier bør rettes mot barn og unge med funksjonsnedsettelser, små barn samt barn og unge fra ulike minoriteter.publishedVersio

Implementering av maskinlæring i klynge for vurdering av tiltak: Resultater for ML 3.0

In 2020, the Cluster for Reviews and Health Technology Assessments (HTV) at the Norwegian Institute of Public Health (NIPH) established a dedicated machine learning (ML) team. The ML team has since become an international leader in integrating and implementing ML into evidence synthesis, achieving significant milestones, and securing official financing in November 2022, which contributed to much of the ML activities performed by ML 3.0. The overall goal of the ML team is to use ML in a way that best combines human intelligence and ML, to enhance human activities, by figuring out how best to integrate ML and workflow changes, throughout the review process. This report outlines the team's activities during its iteration, ML 3.0, covering implementation, peer-to-peer support, dissemination, evaluations, innovation, horizon scanning, and external networking and collaborations. ML Team 3.0 accomplished a variety of project deliverables, including providing ML support to six teams, conducting teaching sessions, implementing an ML reporting template, and implementing e-learning course. Dissemination efforts included presentations, poster sessions, and publications, while evaluations encompassed various projects, including a pilot on interrater agreement using ChatGPT. Innovations comprised development of a scalable e-learning course, a survey on ML attitudes and barriers, and qualitative interviews.publishedVersio

Transporting attachment and biobehavioral catch-up to Norwegian child welfare services: A feasibility study

publishedVersio

Implementering av maskinlæring i divisjon for helsetjenester: Strategiforslag fra 2024

In 2020, the Cluster for Reviews and Health Technology Assessments (HTV) at the Norwegian Institute of Public Health (NIPH) established a dedicated machine learning (ML) team. The ML team has since become an international leader in integrating and implementing ML into evidence synthesis. The overall goal of the ML team is to use ML in a way that best combines human intelligence and ML, to enhance human activities, by figuring out how best to integrate ML and workflow changes, throughout the review process. This report presents ML 3.0s strategy suggestion from 2024 and onwards based on the team’s experiences from its inception in 2020. In response to the evolving needs of our institute and in alignment with the strategic objectives of both the institute and the division, this proposal advocates for the elevation of the ML team to division level from 2024 and onwards. This will ensure long-term sustainability and decrease financial burdens for HTV. In addition, we propose a restructured organizational framework with three teams: Innovation and Horizon Scanning, Evaluation and Evidence Building, and Implementation and Support, as well as a steering committee to coordinate activities and engage in external networking

Strategiforslag for videre implementering av maskinlæring i klynge for vurdering av tiltak

Hovedbudskap Klynge for vurdering av tiltak (HTV) har siden 2020 jobbet med å innføre maskinlæring (ML) i utarbeidelsen av kunnskapsoppsummeringer og metodevurderinger. Behovet og ønsket var effektivisering av slike forskningsleveranser, da gullstandardmetodene er resurskrevende, hvilket gjør dagens praksis lite bærekraftig. ML kan automatisere komplekse, repetitive oppgaver i kunnskapsoppsummeringsprosessen, og dermed redusere ressursbehovet. HTV etablerte to lag (team) dedikert til innføring av ML: ML 1.0 (2020-2021) og ML 2.0 (2021-2022). ML-lagene har hatt stor suksess med dette arbeidet: de har blant annet kunnet dokumentere arbeidsbesparelser og har etablert seg som en implementeringsleder på feltet. Erfaringene fra ML arbeidet siden 2020 danner grunnlaget for denne rapporten, som beskriver ML 2.0 sitt strategiforslag til hvordan HTV bør implementere det videre arbeidet med ML i kunnskapsoppsummeringsprosesser: • ML 3.0 holder fokus på utforskning for å blant annet identifisere nye funksjoner og applikasjoner • Eksisterende HTV kompetansebyggingsstrukturer tar over ansvar for å bygge medarbeidernes kompetanse til å bruke etablerte ML-funksjoner. • ML 3.0 beholder ansvaret for å bygge kompetanse til nye funksjoner og applikasjoner, og all slik opplæring må være skalerbar, f.eks. ved hjelp av interaktive nettbaserte opplæringsmoduler. En siste anbefaling er at HTV samler eksisterende utviklings- og innovasjonsaktiviteter i en portefølje i klyngen. Den kan inkludere ML 3.0, så vel som andre typer prosjekter, teams og aktiviteter knyttet til automatisering, digitalisering og prosessendring. Et område for samskapt læring vil bli opprettet, samt en inkubator for søknader om finansiering.publishedVersio

Information and support services for children aged 9 to 12 years. A mixed methods review

I Norge tilbys ulike informasjons- og hjelpetjenester hvor barn kan henvende seg uten at det er nødvendig med samtykke av en foresatt eller henvisning fra en annen tjeneste. For å kunne utvikle gode tilbud til barn 9-12 år, er det viktig å få kunnskap om hvilke spørsmål barn i aldersgruppen ønsker å få svar på eller hjelp med av andre enn familie og venner, og hvor og hvordan de henvender seg med disse spørsmålene. Formålet vårt var å sammenstille norske og internasjonale studier som kunne belyse ønsker og behov for informasjons- og hjelpetjenester for barn i alderen 9-12 år. Både barns egne erfaringer og tjenesteyteres erfaringer med barns bruk eller behov, ble inkludert. Vi gjennomførte en flermetodisk systematisk oversikt med inklusjon av internasjonale studier publisert fra 2015 til april 2024. Fra de fem inkluderte studiene (tre kvalitative studier og to tverrsnittstudier) oppsummerer vi at: • Barn som kontaktet hjelpetjenester var oftere jenter enn gutter • Barn henvendte seg for å få informasjon, for å sjekke hva som er greit eller normalt, for å prøve ut måter å snakke om noe på, og/eller for å snakke om og få bekreftet følelser • Barn har et bredt spekter av temaer de er opptatt av og søker kontakt om, blant annet følelsesmessige vansker, familierelasjoner, sosiale relasjoner samt vold og overgrep Studiene viser at aldersgruppen 9-12 år er tydelig representert blant brukerne av informasjons- og hjelpetjenester. Likevel er ingen barn spurt om erfaringer, behov eller ønsker de har for tjenestene. Ved (videre)utvikling av tjenester trengs tilrettelegging for evaluering av disse, også med data fra barna.publishedVersio