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Enregistrement W2739047497 · doi:10.2196/resprot.7440

MotivATE: A Pretreatment Web-Based Program to Improve Attendance at UK Outpatient Services Among Adults With Eating Disorders

2017· article· en· W2739047497 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Muir, Ciarán Newell, Jess Griffiths, Kathy Walker, Holly Hooper, Sarah Thomas, Peter Thomas, Jon Arcelus, James Day, Katherine M. Appleton

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersAttendancePsychologyMedical educationMedicineWorld Wide WebApplied psychologyClinical psychologyMultimediaGerontologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the UK, eating disorders affect upward of 725,000 people per year, and early assessment and treatment are important for patient outcomes. Around a third of adult outpatients in the UK who are referred to specialist eating disorder services do not attend, which could be related to patient factors related to ambivalence, fear, and a lack of confidence about change. This lack of engagement has a negative impact on the quality of life of patients and has implications for service costs. OBJECTIVE: To describe the development of a Web-based program ("MotivATE") designed for delivery at the point of referral to an eating disorder service, with the aim of increasing service attendance. METHODS: We used intervention mapping and a person-based approach to design the MotivATE program and conducted a needs assessment to determine the current impact of service nonattendance on patients (via a review of the qualitative evidence) and services (through a service provision survey to understand current issues in UK services). Following the needs assessment, we followed the five steps of program development outlined by Bartholomew et al (1998): (1) creating a matrix of proximal program objectives; (2) selecting theory-based intervention methods and strategies; (3) designing and organizing the program; (4) specifying adoption and implementation plans; and (5) generating program evaluation plans. RESULTS: The needs assessment identified current nonattendance rates of 10%-32%. We defined the objective of MotivATE as increasing attendance rates at an eating disorder service and considered four key determinants of poor attendance: patient ambivalence about change, low patient self-efficacy, recognition of the need to change, and expectations about assessment. We chose aspects of motivational interviewing, self-determination theory, and the use of patient stories as the most appropriate ways to enable change. Think-aloud piloting with people with lived experience of an eating disorder resulted in positive feedback on the MotivATE program. Participants related well to the stories used. Nonetheless, because of feedback, we further modified the program in line with patients' stage of change and addressed issues with the language used. A consultation with service staff meant that we could make clear implementation plans. Finally, a randomized controlled trial is currently underway to evaluate the MotivATE program. CONCLUSIONS: Using intervention mapping, we have developed a novel pretreatment Web-based program that is acceptable to people with eating disorders. To our knowledge, this is the first such program. The model of development described here could be a useful template for designing further programs for other difficult-to-engage populations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,417 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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