TechCare: Mobile-assessment and therapy for psychosis: An intervention for clients within the early intervention service
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the UK, mental illness is a major source of disease burden costing in the region of £105 billion pounds. mHealth is a novel and emerging field in psychiatric and psychological care for the treatment of mental health difficulties such as psychosis. Objective To develop an intelligent real-time therapy (iRTT) mobile intervention (TechCare) which assesses participant's symptoms in real-time and responds with a personalised self-help based psychological intervention, with the aim of reducing participant's symptoms. The system will utilise intelligence at two levels: – intelligently increasing the frequency of assessment notifications if low mood/paranoia is detected; – an intelligent machine learning algorithm which provides interventions in real-time and also provides recommendations on the most popular selected interventions. Aim The aim of the current project is to develop a mobile phone intervention for people with psychosis, and to conduct a feasibility study of the TechCare App. Methods The study consists of both qualitative and quantitative components. The study will be run across three strands: – qualitative work; – test run and intervention refinement; – feasibility trial. Results Preliminary analysis of qualitative data from Strand 2 (test run and intervention refinement) in-depth interviews with service users ( n = 2) and focus group with health professionals ( n = 1), highlighted main themes around security of the device, multimedia and the acceptability of psychological interventions being delivered via the TechCare App. Conclusions Research in this area can be potentially helpful in addressing the demand on mental health services globally, particularly improving access to psychological interventions. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».