Initial Findings from a Novel School-Based Program, EMPATHY, Which May Help Reduce Depression and Suicidality in Youth
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We describe initial pilot findings from a novel school-based approach to reduce youth depression and suicidality, the Empowering a Multimodal Pathway Towards Healthy Youth (EMPATHY) program. Here we present the findings from the pilot cohort of 3,244 youth aged 11-18 (Grades 6-12). They were screened for depression, suicidality, anxiety, use of drugs, alcohol, or tobacco (DAT), quality-of-life, and self-esteem. Additionally, all students in Grades 7 and 8 (mean ages 12.3 and 13.3 respectively) also received an 8-session cognitive-behavioural therapy (CBT) based program designed to increase resiliency to depression. Following screening there were rapid interventions for the 125 students (3.9%) who were identified as being actively suicidal, as well as for another 378 students (11.7%) who were felt to be at higher-risk of self-harm based on a combination of scores from all the scales. The intervention consisted of an interview with the student and their family followed by offering a guided internet-based CBT program. Results from the 2,790 students who completed scales at both baseline and 12-week follow-up showed significant decreases in depression and suicidality. Importantly, there was a marked decrease in the number of students who were actively suicidal (from n=125 at baseline to n=30 at 12-weeks). Of the 503 students offered the CBT program 163 (32%) took part, and this group had significantly lower depression scores compared to those who didn't take part. There were no improvements in self-esteem, quality-of-life, or the number of students using DAT. Only 60 students (2% of total screened) required external referral during the 24-weeks following study initiation. These results suggest that a multimodal school-based program may provide an effective and pragmatic approach to help reduce youth depression and suicidality. Further research is required to determine longer-term efficacy, reproducibility, and key program elements. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02169960.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».