Mobile Phone and Web-based Cognitive Behavior Therapy for Depressive Symptoms and Mental Health Comorbidities in People Living With Diabetes: Results of a Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is often comorbid with diabetes; however, undertreatment of depressive symptoms in people affected is common. OBJECTIVE: We studied preliminary acceptability and effectiveness of a fully automated, mobile phone, and web-based public health intervention, myCompass, for reducing depressive symptoms and improving mental health comorbidities in people with diabetes. METHODS: In this single-group feasibility study, 89 volunteers with type 1 (n=34) or type 2 (n=55) diabetes and at least mild depressive symptoms used myCompass for 7 weeks. Web-based measures of depressive and anxious symptoms, functional impairment, diabetes-specific variables, and user satisfaction were completed at baseline, postintervention, and 3-month follow-up. RESULTS: Retention rates were 54% (n=48) at postintervention and 36% (n=32) at follow-up. Depressive symptoms were significantly improved at postintervention (P<.001; within-group effect size d=1.05), with gains persisting at follow-up. Mental health comorbidities, including anxiety (P<.001), functioning (P<.001), and diabetes-specific distress (P<.001), also showed significant and sustained improvement. Satisfaction with myCompass was high, with convenience and ease of program use, and relevance of program content rated positively by participants. CONCLUSIONS: The myCompass program shows promise as an acceptable and effective treatment for depression and comorbid mental health problems in people with diabetes. The program is broadly available, free to use, and may benefit patients with diabetes who do not access services and/or wish to manage their mental health themselves. Replication of these findings in a controlled study is warranted.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».