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Enregistrement W2766362046 · doi:10.2196/resprot.7694

A Mobile Phone App to Support Young People in Making Shared Decisions in Therapy (Power Up): Study Protocol

2017· article· en· W2766362046 sur OpenAlexvenueno aff
Louise Chapman, Julian Edbrooke‐Childs, Kate Martin, Helen Webber, Michael P. Craven, Chris Hollis, Jessica Deighton, Roslyn Law, Peter Fonagy, Miranda Wolpert

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBarts Health NHS TrustNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésProtocol (science)Mobile phonePhoneData collectionFocus groupMental healthPower (physics)Phase (matter)PsychologyComputer scienceApplied psychologyMedical educationMedicineSociologyPsychotherapistAlternative medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence suggests that young people want to be active participants in their care and involved in decisions about their treatment. However, there is a lack of digital shared decision-making tools available to support young people in child and adolescent mental health services (CAMHS). OBJECTIVE: The primary aim of this paper is to present the protocol of a feasibility trial for Power Up, a mobile phone app to empower young people in CAMHS to make their voices heard and participate in decisions around their care. METHODS: In the development phase, 30 young people, parents, and clinicians will take part in interviews and focus groups to elicit opinions on an early version of the app. In the feasibility testing phase, 60 young people from across 7 to 10 London CAMHS sites will take part in a trial looking at the feasibility and acceptability of measuring the impact of Power Up on shared decision making. RESULTS: Data collection for the development phase ended in December 2016. Data collection for the feasibility testing phase will end in December 2017. CONCLUSIONS: Findings will inform the planning of a cluster controlled trial and contribute to the development and implementation of a shared decision-making app to be integrated into CAMHS. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN77194423; http://www.isrctn.com/ISRCTN77194423 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6td6MINP0). ClinicalTrials.gov NCT02987608; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02987608 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6td6PNBZM).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,026

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 Opus0,382
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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