Feasibility and acceptability of web-based enhanced relapse prevention for bipolar disorder (ERPonline): Trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relapse prevention interventions for Bipolar Disorder are effective but implementation in routine clinical services is poor. Web-based approaches offer a way to offer easily accessible access to evidence based interventions at low cost, and have been shown to be effective for other mood disorders. METHODS/DESIGN: This protocol describes the development and feasibility testing of the ERPonline web-based intervention using a single blind randomised controlled trial. Data will include the extent to which the site was used, detailed feedback from users about their experiences of the site, reported benefits and costs to mental health and wellbeing of users, and costs and savings to health services. We will gain an estimate of the likely effect size of ERPonline on a range of important outcomes including mood, functioning, quality of life and recovery. We will explore potential mechanisms of change, giving us a greater understanding of the underlying processes of change, and consequently how the site could be made more effective. We will be able to determine rates of recruitment and retention, and identify what factors could improve these rates. DISCUSSION: The findings will be used to improve the site in accordance with user needs, and inform the design of a large scale evaluation of the clinical and cost effectiveness of ERPonline. They will further contribute to the growing evidence base for web-based interventions designed to support people with mental health problems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».