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Enregistrement W2788594986 · doi:10.2196/mental.8779

Acceptability, Use, and Safety of a Mobile Phone App (BlueIce) for Young People Who Self-Harm: Qualitative Study of Service Users’ Experience

2018· article· en· W2788594986 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Grist, Paul Stallard

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychosocialHarmMental healthQualitative researchMedicineSuicide preventionPhonePsychologyPoison controlNursingPsychiatrySocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-harm is common among adolescents and is associated with a number of negative psychosocial outcomes including a higher risk of suicide. Recent reviews highlight the lack of research into specific interventions for children and young people who self-harm. Developing innovative interventions that are coproduced with individuals with lived experience and that reduce self-harm are key challenges for self-harm prevention. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the acceptability, use, and safety of BlueIce, a mobile phone app for young people who self-harm and who are attending child and adolescent mental health services (CAMHS). METHODS: This study is part of a mixed methods phase 1 trial of BlueIce. Young people aged 12-17 years attending specialist CAMHS were recruited. Clinicians were invited to refer young people who were self-harming or who had a history of self-harm. On consent being obtained and baseline measures taken, participants used BlueIce as an adjunct to usual care for an initial familiarization period of 2 weeks. If after this time they wanted to continue, they used BlueIce for a further 10 weeks. Semistructured interviews were conducted at postfamiliarization (2 weeks after using BlueIce) and postuse (12 weeks after using BlueIce) to assess the acceptability, use, and safety of BlueIce. We undertook a qualitative analysis using a deductive approach, and then an inductive approach, to investigate common themes. RESULTS: Postfamiliarization interviews were conducted with 40 participants. Of these, 37 participants elected to use BlueIce, with postuse interviews being conducted with 33 participants. Following 6 key themes emerged from the data: (1) appraisal of BlueIce, (2) usability of BlueIce, (3) safety, (4) benefits of BlueIce, (5) agency and control, and (6) BlueIce less helpful. The participants reported that BlueIce was accessible, easy to use, and convenient. Many highlighted the mood diary and mood lifter sections as particularly helpful in offering a way to track their moods and offering new strategies to manage their thoughts to self-harm. No adverse effects were reported. For those who did not find BlueIce helpful, issues around motivation to stop self-harming impeded their ability to use the app. CONCLUSIONS: BlueIce was judged to be a helpful and safe way of supporting adolescents to manage thoughts of self-harming. Adolescents reported numerous benefits of using BlueIce, and all would recommend the app to other young people who were struggling with self-harm. These preliminary findings are encouraging and provide initial support for the acceptability of BlueIce as a self-help intervention used in conjunction with the traditional face-to-face therapy.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,412 · 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.

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

Citations96
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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