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Enregistrement W2537990512 · doi:10.1186/s12888-016-1057-5

A pragmatic randomized control trial and realist evaluation on the implementation and effectiveness of an internet application to support self-management among individuals seeking specialized mental health care: a study protocol

2016· article· en· W2537990512 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Hensel, Jay Shaw, Lianne Jeffs, Noah Ivers, Laura Desveaux, Ashley Cohen, Payal Agarwal, Walter P. Wodchis, Joshua Tepper, Darren Larsen, Anita M. McGahan, Peter Cram, Geetha Mukerji, Muhammad Mamdani, Rebecca Yang, Ivy Wong, Nike Onabajo, Trevor Jamieson, R. Sacha Bhatia

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSinai Health SystemHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesInforoute Santé du CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésRandomized controlled trialMental healthAnxietyPatient Health QuestionnaireMedicineIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)PsychiatryNursingDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental illness is a substantial and rising contributor to the global burden of disease. Access to and utilization of mental health care, however, is limited by structural barriers such as specialist availability, time, out-of-pocket costs, and attitudinal barriers including stigma. Innovative solutions like virtual care are rapidly entering the health care domain. The advancement and adoption of virtual care for mental health, however, often occurs in the absence of rigorous evaluation and adequate planning for sustainability and spread. METHODS: A pragmatic randomized controlled trial with a nested comparative effectiveness arm, and concurrent realist process evaluation to examine acceptability, effectiveness, and cost-effectiveness of the Big White Wall (BWW) online platform for mental health self-management and peer support among individuals aged 16 and older who are accessing mental health services in Ontario, Canada. Participants will be randomized to 3 months of BWW or treatment as usual. At the end of the 3 months, participants in the intervention group will have the opportunity to opt-in to an intervention extension arm. Those who opt-in will be randomized to receive an additional 3 months of BWW or no additional intervention. The primary outcome is recovery at 3 months as measured by the Recovery Assessment Scale-revised (RAS-r). Secondary outcomes include symptoms of depression and anxiety measured with the Personal Health Questionnaire-9 item (PHQ-9) and the Generalized Anxiety Disorder Questionnaire-7 item (GAD-7) respectively, quality of life measured with the EQ-5D-5L, and community integration assessed with the Community Integration Questionnaire. Cost-effectiveness evaluations will account for the cost of the intervention and direct health care costs. Qualitative interviews with participants and stakeholders will be conducted throughout. DISCUSSION: Understanding the impact of virtual strategies, such as BWW, on patient outcomes and experience, and health system costs is essential for informing whether and how health system decision-makers can support these strategies system-wide. This requires clear evidence of effectiveness and an understanding of how the intervention works, for whom, and under what circumstances. This study will produce such effectiveness data for BWW, while simultaneously exploring the characteristics and experiences of users for whom this and similar online interventions could be helpful. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02896894 . Registered on 31 August 2016 (retrospectively registered).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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