Integrating Technology Into Mental Health Intervention Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims: Innovative web-based methods of delivering wide-scale mental health interventions in an efficient and sustainable manner have the potential to overcome barriers to care and increase access. Herein we describe lessons learned using an integrated informatics architecture developed to support implementation of two large randomized mental health pragmatic trials that are currently underway at three HCSRN sites. The Strategies for Overcoming Residual Depressive Symptoms (SOAR) study is evaluating the effectiveness of an online mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) program in 460 patients. The Suicide Prevention Outreach Trial (SPOT) is evaluating the effectiveness of two separate interventions –– an online dialectical behavior therapy skills training program or risk assessment/care management using the Columbia Suicide Severity Rating Scale with secured messaging through Epic –– in preventing suicide attempt/death in 16,000 patients. Each study integrates software tools for targeted patient outreach, retention and monitoring of suicide risk. Methods: Both studies leverage real-time patient-reported outcomes data from Epic questionnaires for cohort identification and recruitment. Patients are then invited via email to visit websites to learn about the study and provide informed consent. REDCap, DatStat or Epic questionnaires are used to collect follow-up data from participants with real-time, item-level email alerts to notify study staff of suicide risk. An email service delivers study incentives to patients on survey completion. A dashboard was developed in Epic to facilitate population management for a large volume of high-risk patients. Results: The integrated informatics architecture allows the study team to enroll patients efficiently and to maintain high patient retention with survey completion rates of 70% in the MBCT study at 6 months. We tested several approaches for suicide risk monitoring using web-based surveys to encourage patients’ acceptance of subsequent outreach. Each HCSRN site adapted an Epic dashboard function that alerts care managers to high-risk patients and tracks appointment compliance. Conclusion: Creative problem solving and effective partnerships among study staff, software and data programmers, care delivery teams, external collaborators and institutional review boards are essential for effective implementation of large pragmatic trials using multiple technologies. The integrated informatics architecture created here is essential to realize scalability, increase efficiency and support effectiveness of the interventions.
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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 | 0,476 | 0,668 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».