MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2190289261 · doi:10.2196/resprot.4783

The Feasibility, Acceptability, and Efficacy of Delivering Internet-Based Self-Help and Guided Self-Help Interventions for Generalized Anxiety Disorder to Indian University Students: Design of a Randomized Controlled Trial

2015· article· en· W2190289261 sur OpenAlexvenueno aff
Nitya Kanuri, Michelle G. Newman, Josef I. Ruzek, Eric Kuhn, M. Manjula, Megan Jones, Neil Thomas, Jo-Anne Abbott, Smita Sharma, C. Barr Taylor

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Stanford University
Mots-clésPsychological interventionSelf-efficacyRandomized controlled trialAnxietyThe InternetGeneralized anxiety disorderPsychologyClinical psychologyResearch designApplied psychologyMedical educationPsychotherapistMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generalized anxiety disorder (GAD) is one of the most common mental disorders among university students; however, many students go untreated due to treatment costs, stigma concerns, and limited access to trained mental health professionals. These barriers are heightened in universities in India, where there are scant mental health care services and severe stigma surrounding help seeking. OBJECTIVE: To evaluate the feasibility, acceptability, and efficacy of Internet-based, or "online," cognitive behavioral therapy (CBT)-based unguided and guided self-help interventions (using the programs GAD Online and Lantern, respectively) to reduce GAD symptoms in students with clinical and subthreshold GAD and, ultimately, reduce the prevalence and incidence of GAD among the student population. METHODS: Students will be recruited via 3 colleges in Hyderabad, India, and referred for a campus-wide online screening. Self-report data will be collected entirely online. A total of 300 qualifying students will be randomized in a 1:1:1 ratio to receive GAD Online, Lantern, or to be in a wait-list control condition, stratified by clinical and subthreshold GAD symptomatology. Students will complete a postintervention assessment after 3 months and a follow-up assessment 6 months later, at which point students in the wait-list control condition will receive one of the programs. The primary outcome is GAD symptom severity at 3 months postintervention. Secondary outcomes include GAD caseness at 9 months, other anxiety and depression symptoms, self-efficacy, and functional measures (eg, sleep, social functioning) at 3 and 9 months, respectively. Primary analyses will be differences between each of the intervention groups and the wait-list control group, analyzed on an intention-to-treat (ITT) basis using mixed-design ANOVA. RESULTS: The study commenced in February 2015. The sample was recruited over a 3-week period at each college. The trial is expected to end in December 2015. CONCLUSIONS: This trial will be the first to evaluate the use of Internet-based CBT programs compared with a wait-list control group for the treatment of GAD among students in Indian universities. If effective, these programs have the potential to reduce the mental health care treatment gap by providing readily accessible, private, and cost-effective evidence-based care to students with GAD who do not currently receive the treatment they need. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02410265 http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02410265 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6ddqH6Rbt).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207