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Enregistrement W2788187081 · doi:10.2196/mental.8894

A Web-Based Psychoeducational Intervention for Adolescent Depression: Design and Development of MoodHwb

2018· article· en· W2788187081 sur OpenAlexvenueno aff
Rhys Bevan Jones, Anita Thapar, Frances Rice, Harriet Beeching, Rachel Cichosz, Becky Mars, Daniel J. Smıth, Sally Merry, Paul Stallard, Ian Jones, Ajay K Thapar, Sharon Simpson

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Mental HealthEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchLlywodraeth CymruHealth and Care Research WalesAmerican Foundation for Suicide Prevention
Mots-clésPsychoeducationPsychological interventionPsychosocialIntervention (counseling)PsychologyDistressMedicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is common in adolescence and leads to distress and impairment in individuals, families and carers. Treatment and prevention guidelines highlight the key role of information and evidence-based psychosocial interventions not only for individuals but also for their families and carers. Engaging young people in prevention and early intervention programs is a challenge, and early treatment and prevention of adolescent depression is a major public health concern. There has been growing interest in psychoeducational interventions to provide accurate information about health issues and to enhance and develop self-management skills. However, for adolescents with, or at high risk of depression, there is a lack of engaging Web-based psychoeducation programs that have been developed with user input and in line with research guidelines and targeted at both the individual and their family or carer. There are also few studies published on the process of development of Web-based psychoeducational interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the process underlying the design and development of MoodHwb (HwbHwyliau in Welsh): a Web-based psychoeducation multimedia program for young people with, or at high risk of, depression and their families, carers, friends, and professionals. METHODS: The initial prototype was informed by (1) a systematic review of psychoeducational interventions for adolescent depression; (2) findings from semistructured interviews and focus groups conducted with adolescents (with depressive symptoms or at high risk), parents or carers, and professionals working with young people; and (3) workshops and discussions with a multimedia company and experts (in clinical, research, and multimedia work). Twelve interviews were completed (four each with young people, parents or carers, and professionals) and six focus groups (three with young people, one with parents and carers, one with professionals, and one with academics). RESULTS: Key themes from the interviews and focus groups were: aims of the program, design and content issues, and integration and context of the program. The prototype was designed to be person-centered, multiplatform, engaging, interactive, and bilingual. It included mood-monitoring and goal-setting components and was available as a Web-based program and an app for mobile technologies. CONCLUSIONS: MoodHwb is a Web-based psychoeducational intervention developed for young people with, or at high risk of, depression and their families and carers. It was developed with user input using qualitative methods as well as user-centered design and educational and psychological theory. Further research is needed to evaluate the effectiveness of the program in a randomized controlled trial. If found to be effective, it could be implemented in health, education, youth and social services, and charities, to not only help young people but also families, carers, friends, and professionals involved in their care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,381 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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