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Enregistrement W2786390050 · doi:10.2196/mhealth.8917

A Smartphone App (BlueIce) for Young People Who Self-Harm: Open Phase 1 Pre-Post Trial

2018· article· en· W2786390050 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Stallard, Rebecca Grist

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmartphone appMental healthMobile appsSmartphone applicationHarmInternet privacymHealthPsychologyPsychological interventionMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide WebMultimediaSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent years have seen a significant increase in the availability of smartphone apps for mental health problems. Despite their proliferation, few apps have been specifically developed for young people, and almost none have been subject to any form of evaluation. Objective: This study aimed to undertake a preliminary evaluation of a smartphone app (BlueIce), coproduced with young people and designed to help young people manage distress and urges to self-harm. We aimed to assess the acceptability, safety, and use of BlueIce and to explore the effects on the primary outcome of self-harm and the secondary outcomes of psychological functioning. Methods: We undertook an open trial where we recruited young people aged 12 to 17 years attending specialist child and adolescent mental health services (CAMHS) who were currently self-harming or had a history of self-harm. Eligible participants were assessed at baseline and then given BlueIce. They were assessed 2 weeks later (post familiarization) and again at 12 weeks (post use). A behavior-screening questionnaire (Strengths and Difficulties Questionnaire) was completed along with standardized measures of depression (Mood and Feelings Questionnaire or MFQ) and anxiety (Revised Child Anxiety and Depression Scale or RCADS), taking into account self-reports of self-harm, app helpfulness, and safety. Results: All core CAMHS professional groups referred at least 1 young person. Out of 40 young people recruited, 37 (93%) elected to use BlueIce after familiarization, with 29 out of 33 (88%) wanting to keep it at the end of the study. No young person called the emergency numbers during the 12-week trial, and no one was withdrawn by his or her clinician due to increased risk of suicide. Almost three-quarters (73%) of those who had recently self-harmed reported reductions in self-harm after using BlueIce for 12 weeks. There was a statistically significant mean difference of 4.91 (t31=2.11; P=.04; 95% CI 0.17-9.64) on postuse symptoms of depression (MFQ) and 13.53 on symptoms of anxiety (RCADS) (t30=3.76; P=.001; 95% CI 6.17-20.90), which was evident across all anxiety subscales. Ratings of app acceptability and usefulness were high. Conclusions: Our study has a number of methodological limitations, particularly the absence of a comparison group and a prospective way of assessing self-harm. Nonetheless, our findings are encouraging and suggest that BlueIce, used alongside a traditional CAMHS face-to-face intervention, can help young people manage their emotional distress and urges to self-harm.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeSans objet
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

Citations118
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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