A qualitative study of a blended therapy using problem solving therapy with a customised smartphone app in men who present to hospital with intentional self-harm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blended therapy describes the use of computerised therapy combined with face-to-face therapy to extend the depth, range and nature of the face-to-face therapy. We wanted to develop a treatment manual for a randomised trial of blended therapy combining face-to-face problem solving and a smartphone app in men who present to hospital with self-harm. OBJECTIVE: To develop a treatment manual and to describe the experience of receiving and delivering a blended therapy. METHODS: After completion of the blended therapy, semistructured qualitative interviews were conducted with participants to describe their experience of the treatment. Two independent coders analysed the material using a thematic, grounded theory approach. FINDINGS: Seven men were enrolled in the study, and six completed the qualitative interviews. The two main themes identified were of trust and connection. Participants attended 85% of their appointments. CONCLUSIONS: In the treatment manual, we emphasised the themes of trust and connection by allowing time to discuss the app in the face-to-face to sessions, ensuring that therapists are familiar with the app and know how to respond to technical queries. Identification of trust and connection generates novel questions about the importance of the therapeutic alliance with technology rather than with people. CLINICAL IMPLICATIONS: Clinicians and app developers need to pay attention to the therapeutic relationship with technology as trust and good communication can be easily damaged, resulting in disengagement with the app. Blended therapy may result in increased adherence to face-to-face sessions. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02718248.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».