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Enregistrement W2075289519 · doi:10.1186/1745-6215-15-3

Comparing the feasibility, acceptability, clinical-, and cost-effectiveness of mental health e-screening to paper-based screening on the detection of depression, anxiety, and psychosocial risk in pregnant women: a study protocol of a randomized, parallel-group, superiority trial

2014· article· en· W2075289519 sur OpenAlexafffundabout
Dawn Kingston, Sheila McDonald, Anne Biringer, Marie‐Paule Austin, Sarah D. McDonald, Rebecca Giallo, Arto Öhinmaa, Gerri Lasiuk, Glenda MacQueen, Wendy Sword, Marie Lane-Smith, Sander Veldhuyzen van Zanten

Notice bibliographique

RevueTrials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityThe King's UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of AlbertaStrongChildren's Health Research Institute
Mots-clésMedicinePsychosocialAnxietyMental healthRandomized controlled trialPsychiatryIntervention (counseling)Family medicineDepression (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stress, depression, and anxiety affect 15% to 25% of pregnant women. However, substantial barriers to psychosocial assessment exist, resulting in less than 20% of prenatal care providers assessing and treating mental health problems. Moreover, pregnant women are often reluctant to disclose their mental health concerns to a healthcare provider. Identifying screening and assessment tools and procedures that are acceptable to both women and service providers, cost-effective, and clinically useful is needed. METHODS/DESIGN: The primary objective of this randomized, parallel-group, superiority trial is to evaluate the feasibility and acceptability of a computer tablet-based prenatal psychosocial assessment (e-screening) compared to paper-based screening. Secondary objectives are to compare the two modes of screening on: (1) the level of detection of prenatal depression and anxiety symptoms and psychosocial risk; (2) the level of disclosure of symptoms; (3) the factors associated with feasibility, acceptability, and disclosure; (4) the psychometric properties of the e-version of the assessment tools; and (5) cost-effectiveness. A sample of 542 women will be recruited from large, primary care maternity clinics and a high-risk antenatal unit in an urban Canadian city. Pregnant women are eligible to participate if they: (1) receive care at one of the recruitment sites; (2) are able to speak/read English; (3) are willing to be randomized to e-screening; and (4) are willing to participate in a follow-up diagnostic interview within 1 week of recruitment. Allocation is by computer-generated randomization. Women in the intervention group will complete an online psychosocial assessment on a computer tablet, while those in the control group will complete the same assessment in paper-based form. All women will complete baseline questionnaires at the time of recruitment and will participate in a diagnostic interview within 1 week of recruitment. Research assistants conducting diagnostic interviews and physicians will be blinded. A qualitative descriptive study involving healthcare providers from the recruitment sites and women will provide data on feasibility and acceptability of the intervention. We hypothesize that mental health e-screening in primary care maternity settings and high-risk antenatal units will be as or more feasible, acceptable, and capable of detecting depression, anxiety, and psychosocial risk compared to paper-based screening. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01899534.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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