Direct-to-consumer marketing of psychological treatments: A randomized controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although direct-to-consumer (DTC) marketing of pharmacologic interventions is effective and common, similar approaches have yet to be evaluated in the promotion of psychological treatments (PTs). This is the first randomized controlled trial evaluating the potential of DTC marketing of PTs. METHOD: Participants (N = 344; 75.0% female, mean age = 18.6 years, 48.5% non-Hispanic White) were randomly assigned to consume one of four extended commercial campaigns embedded within unrelated programming across 3 weeks. The four campaign conditions were a PT campaign, a PT informing about medication side effects campaign, a medication campaign, and a neutral campaign. Attitudes about and intention to seek psychological treatment were assessed prior to campaign exposure (T1), 1 week following the final week of campaign exposure (T2), and at a 3-month follow-up evaluation (T3). RESULTS: The percentage of participants who newly intended psychological treatment at T2 or T3 differed by condition, with those assigned to the PT campaign slightly more likely to have intended to receive psychological treatment at T2 or T3 than those in other conditions. Baseline reports of emotional symptoms moderated the effect of condition on attitudes toward PT and perceived likelihood of seeking treatment in the future. CONCLUSIONS: Findings support the preliminary utility of DTC marketing of psychological treatments. Increasing consumer knowledge of PTs may be a worthwhile complement to current dissemination and implementation efforts aimed at promoting the uptake of PTs in mental health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».