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Enregistrement W2904587264 · doi:10.2196/11568

Development and Long-Term Acceptability of ExPRESS, a Mobile Phone App to Monitor Basic Symptoms and Early Signs of Psychosis Relapse

2018· article· en· W2904587264 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Eisner, Richard Drake, Natalie Berry, Christine Barrowclough, Richard Emsley, Matthew Machin, Sandra Bucci

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPsychological interventionPsychologymHealthMobile phoneSchizophrenia (object-oriented programming)PhoneMobile appsClinical psychologyPsychiatryMedicineComputer scienceCognitive psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Schizophrenia relapses are common, have profound, adverse consequences for patients and are costly to health services. Early signs interventions aim to use warning signs of deterioration to prevent full relapse. Such interventions show promise but could be further developed. This study addresses 2 developments: adding basic symptoms to checklists of conventional early signs and using a mobile phone app ExPRESS to aid early signs monitoring. OBJECTIVE: This study aimed to (1) design a pool of self-report items assessing basic symptoms (Basic Symptoms Checklist, BSC); (2) develop and beta test a mobile phone app (ExPRESS) for monitoring early signs, basic symptoms, and psychotic symptoms; and (3) evaluate the long-term acceptability of ExPRESS via qualitative feedback from participants in a 6-month feasibility study. METHODS: The BSC items and ExPRESS were developed and then adjusted following feedback from beta testers (n=5) with a schizophrenia diagnosis. Individuals (n=18) experiencing a relapse of schizophrenia within the past year were asked to use ExPRESS for 6 months to answer weekly questions about experiences of early signs, basic symptoms, and psychotic symptoms. At the end of follow-up, face-to-face qualitative interviews (n=16; 2 were uncontactable) explored experiences of using ExPRESS. The topic guide sought participants' views on the following a priori themes regarding app acceptability: item content, layout, and wording; app appearance; length and frequency of assessments; worries about app use; how app use fitted with participants' routines; and the app's extra features. Interview transcripts were analyzed using the framework method, which allows examination of both a priori and a posteriori themes, enabling unanticipated aspects of app use experiences to be explored. RESULTS: Participants' mean age was 38 years (range 22-57 years). Responses to a priori topics indicated that long-term use of ExPRESS was acceptable; small changes for future versions of ExPRESS were suggested. A posteriori themes gave further insight into individuals' experiences of using ExPRESS. Some reported finding it more accessible than visits from a clinician, as assessments were more frequent, more anonymous, and did not require the individual to explain their feelings in their own words. Nevertheless, barriers to app use (eg, unfamiliarity with smartphones) were also reported. Despite ExPRESS containing no overtly therapeutic components, some participants found that answering the weekly questions prompted self-reflection, which had therapeutic value for them. CONCLUSIONS: This study suggests that apps are acceptable for long-term symptom monitoring by individuals with a schizophrenia diagnosis across a wide age range. If the potential benefits are understood, patients are generally willing and motivated to use a weekly symptom-monitoring app; most participants in this study were prepared to do so for more than 6 months. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03558529; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03558529 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/70qvtRmZY).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,901

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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