Cultural and Contextual Adaptation of an eHealth Intervention for Youth Receiving Services for First-Episode Psychosis: Adaptation Framework and Protocol for Horyzons-Canada Phase 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth interventions have the potential to address challenges related to access, service engagement, and continuity of care in the delivery of mental health services. However, the initial development and evaluation of such interventions can require substantive amounts of financial and human resource investments to bring them to scale. Therefore, it may be warranted to pay greater attention to policy, services, and research with respect to eHealth platforms that have the potential to be adapted for use across settings. Yet, limited attention has been placed on the methods and processes for adapting eHealth interventions to improve their applicability across cultural, geographical, and contextual boundaries. OBJECTIVE: In this paper, we describe an adaptation framework and protocol to adapt an eHealth intervention designed to promote recovery and prevent relapses in youth receiving specialized services for first-episode psychosis. The Web-based platform, called Horyzons, was initially developed and tested in Australia and is now being prepared for evaluation in Canada. METHODS: Service users and service providers from 2 specialized early intervention programs for first-episode psychosis located in different provinces will explore a beta-version of the eHealth intervention through focus group discussions and extended personal explorations to identify the need for, and content of contextual and cultural adaptations. An iterative consultation process will then take place with service providers and users to develop and assess platform adaptations in preparation for a pilot study with a live version of the platform. RESULTS: Data collection was completed in August 2017, and analysis and adaptation are in process. The first results of the study will be submitted for publication in 2018 and will provide preliminary insights into the acceptability of the Web-based platform (eg, perceived use and perceived usefulness) from service provider and service user perspectives. The project will also provide knowledge about the adaptations and process needed to prepare the platform for evaluation in Canada. CONCLUSIONS: This study contributes to an important gap in the literature pertaining to the specific principles, methods, and steps involved in adapting eHealth interventions for implementation and evaluation across a diverse range of cultural, geographical, and health care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».