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Enregistrement W2551422628 · doi:10.2196/resprot.5841

Cognitive Behavior Therapy for Anxious and Depressed Youth: Improving Homework Adherence Through Mobile Technology

2016· article· en· W2551422628 sur OpenAlexafffundvenue
Pamela Wilansky, Johan Eklund, Tracy Milner, David Kreindler, Amy Cheung, Tim Kovacs, Shahin Shooshtari, Arlene Astell, Arto Öhinmaa, Joanna Henderson, John S. Strauss, Rosemary S. L. Mills

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreOntario Tech UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnxietyMental healthMoodPsychologyUsabilityCognitive behavioral therapyDigital healthClinical psychologyPsychotherapistHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anxiety and mood disorders are the most common mental illnesses, peaking during adolescence and affecting approximately 25% of Canadians aged 14-17 years. If not successfully treated at this age, they often persist into adulthood, exerting a great social and economic toll. Given the long-term impact, finding ways to increase the success and cost-effectiveness of mental health care is a pressing need. Cognitive behavior therapy (CBT) is an evidence-based treatment for mood and anxiety disorders throughout the lifespan. Mental health technologies can be used to make such treatments more successful by delivering them in a format that increases utilization. Young people embrace technologies, and many want to actively manage their mental health. Mobile software apps have the potential to improve youth adherence to CBT and, in turn, improve outcomes of treatment. OBJECTIVE: The purpose of this project is to improve homework adherence in CBT for youth anxiety and/or depression. The objectives are to (1) design and optimize the usability of a mobile app for delivering the homework component of CBT for youth with anxiety and/or depression, (2) assess the app's impact on homework completion, and (3) implement the app in CBT programs. We hypothesize that homework adherence will be greater in the app group than in the no-app group. METHODS: Phase 1: exploratory interviews will be conducted with adolescents and therapists familiar with CBT to obtain views and perspectives on the requirements and features of a usable app and the challenges involved in implementation. The information obtained will guide the design of a prototype. The prototype will be optimized via think-aloud procedures involving an iterative process of evaluation, modification, and re-evaluation, culminating in a fully functional version of the prototype that is ready for optimization in a clinical context. Phase 2: a usability study will be conducted to optimize the prototype in the context of treatment at clinics that provide CBT treatment for youth with anxiety and/or depression. This phase will result in a usable app that is ready to be tested for its effectiveness in increasing homework adherence. Phase 3: a pragmatic clinical trial will be conducted at several clinics to evaluate the impact of the app on homework adherence. Participants in the app group are expected to show greater homework completion than those in the no-app group. RESULTS: Phase 3 will be completed by September 2019. CONCLUSIONS: The app will be a unique adjunct to treatment for adolescents in CBT, focusing on both anxiety and depression, developed in partnership with end users at every stage from design to implementation, customizable for different cognitive profiles, and designed with depression symptom tracking measures for youth made interoperable with electronic medical records.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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