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.
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 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 | 0,036 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,018 |
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 ».