Utilizing a Culturally-Modified Smartphone App to Increase Engagement in Depression Treatment among Chinese Americans: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As smartphone technology has become ubiquitous in the US society, recent research indicates there is a high rate of smartphone ownership and medical apps use among ethnic minorities. Although the actual effectiveness of medical apps is largely unknown, emerging data has shown interest and feasibility of utilizing smartphone apps to reduce health disparities and improve engagement with the health care system among low-income minorities. Objective: This is a pilot study to evaluate the feasibility of using a smartphone application featuring a culturally-validated Chinese Bilingual version of the Patient Health Questionnaire (CB-PHQ-9) and Tai-Chi mindfulness intervention among Chinese American with depression. We hypothesize that Chinese American outpatients will be able to download the app to their personal smartphone and use it for 30 days. We further hypothesize that the culturally-customized screening tool and mindfulness intervention delivered through a smartphone app will increase the engagement to seek depression treatment among Chinese Americans. Methods: A total of 25 participants will be recruited from outpatient psychiatry and primary care clinics at Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) located in Boston, Massachusetts. Eligibility requirements include Chinese ethnicity, fluency in either English or Mandarin Chinese, and a baseline score of 10 or higher on the PHQ-9. Participants will be instructed to use the Tai-Chi mindfulness exercise and then complete the CB-PHQ-9 once a day during a 30-day period. At the 30th day follow-up visit, a 10-minute semi-structured verbal interview and a written survey containing the System Usability Scale (SUS) will be administered to each participant to collect user feedback. The data of daily app login, CB-PHQ-9 scores, and self-reported physical location will be automatically recorded by the app. Results: Preliminary results will be available by the time of the CHC 2017 meeting. The IRB of this pilot study is currently under review at BIDMC. Conclusions: Preliminary results will be available by the time of the CHC 2017 meeting. The IRB of this pilot study is currently under review at BIDMC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».