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Enregistrement W2784797255 · doi:10.2196/mental.9041

Youth Codesign of a Mobile Phone App to Facilitate Self-Monitoring and Management of Mood Symptoms in Young People With Major Depression, Suicidal Ideation, and Self-Harm

2018· article· en· W2784797255 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicidal ideationSelf-monitoringMoodmHealthPsychological interventionPsychologyMobile appsDepression (economics)Applied psychologySuicide preventionPoison controlClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer scienceMedical emergencySocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective treatment of depression in young people is critical, given its prevalence, impacts, and link to suicide. Clinical practice guidelines point to the need for regular monitoring of depression symptom severity and the emergence of suicidal ideation to track treatment progress and guide intervention delivery. Yet, this is seldom integrated in clinical practice. OBJECTIVE: The objective of this study was to address the gap between guidelines about monitoring and real-world practice by codesigning an app with young people that allows for self-monitoring of mood and communication of this monitoring with a clinician. METHODS: We engaged young people aged 18 to 25 years who had experienced depression, suicidal ideation including those who self-harm, as well as clinicians in a codesign process. We used a human-centered codesign design studio methodology where young people designed the features of the app first individually and then as a group. This resulted in a minimal viable product design, represented through low-fidelity hand-drawn wireframes. Clinicians were engaged throughout the process via focus groups. RESULTS: The app incorporated a mood monitoring feature with innovative design aspects that allowed customization, and was named a "well-being tracker" in response to the need for a positive approach to this function. Brief personalized interventions designed to support young people in the intervals between face-to-face appointments were embedded in the app and were immediately available via pop-ups generated by a back-end algorithm within the well-being tracker. Issues regarding the safe incorporation of alerts generated by the app into face-to-face clinical services were raised by clinicians (ie, responding in a timely manner) and will need to be addressed during the full implementation of the app into clinical services. CONCLUSIONS: The potential to improve outcomes for young people via technology-based enhancement to interventions is enormous. Enhancing communication between young people and their clinicians about symptoms and treatment progress and increasing access to timely and evidence-based interventions are desirable outcomes. To achieve positive outcomes for young people using technology- (app) based interventions, it is critical to understand and incorporate, in a meaningful way, the expectations and motivations of both young people and clinicians.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,327 · 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