Safety, Acceptability, and Use of a Smartphone App, BlueIce, for Young People Who Self-Harm: Protocol for an Open Phase I Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 18% of adolescents will engage in an act of self-harm before young adulthood, with the majority of acts occurring in private. Mobile apps may offer a way of providing support for young people at times of distress to prevent self-harm. OBJECTIVE: This is a proof-of-concept study designed to explore the safety, acceptability, feasibility, and usability of a smartphone app, BlueIce, with young people who are self-harming. METHODS: In this phase I open trial we will evaluate BlueIce, a smartphone app developed and coproduced with young people with lived experience of self-harm. BlueIce includes a mood-monitoring diary, selection of mood-lifting techniques based on cognitive behavior therapy and dialectical behavior therapy, and direct access to emergency telephone numbers. We will recruit young people (n=50) attending specialist child and adolescent mental health services with a current or past history of self-harm to trial BlueIce as an adjunct to their usual care. Questionnaires and interviews will be completed at baseline, postfamiliarization (2 weeks), and at follow-up (12 weeks after baseline) to assess safety, app use, and acceptability. Interviews will be undertaken with clinicians to assess the feasibility of BlueIce within a clinical setting. RESULTS: Recruitment occurred between May and November 2016. The recruitment target was 50, and by the beginning of November 54 young people had been referred. CONCLUSIONS: This study is the first to evaluate an app specifically developed with young people for young people (under the age of 18 years) who self-harm. It will determine whether BlueIce is acceptable, how often it is used, and whether it is safe and does not have any unintentional adverse effects. This information will determine whether a feasibility trial to test recruitment, randomization, retention, and appropriate outcome measures should be pursued.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».