MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944339601 · doi:10.2196/12430

Using Computer Games to Support Mental Health Interventions: Naturalistic Deployment Study

2019· article· en· W2944339601 sur OpenAlexvenueno aff
Hidde van der Meulen, Darragh McCashin, Gary O’Reilly, David Coyle

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMental healthPsychological interventionThematic analysisPsychologyMoodSoftware deploymentApplied psychologyAnxietyMedical educationClinical psychologyQualitative researchPsychotherapistMedicinePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent research has highlighted naturalistic uptake as a key barrier to maximizing the impact of mental health technologies. Although there is increasing evidence regarding the efficacy of digital interventions for mental health, as demonstrated through randomized controlled trials, there is also evidence that technologies do not succeed as expected when deployed in real-world settings. OBJECTIVE: This paper describes the naturalistic deployment of Pesky gNATs, a computer game designed to support cognitive behavioral therapy (CBT) for children experiencing anxiety or low mood. The objective of this deployment study was to identify how therapists use Pesky gNATs in real-world settings and to discover positive and negative factors. On the basis of this, we aimed to derive generalizable recommendations for the development of mental health technologies that can have greater impact in real-world settings. METHODS: Pesky gNATs has been made available through a not-for-profit organization. After 18 months of use, we collected usage and user experience data from therapists who used the game. Data were collected through an online survey and semistructured interviews addressing the expectations and experiences of both therapists and young people. Thematic analysis was used to identify key themes in the interview and survey data. RESULTS: A total of 21 therapists, who used Pesky gNATs with 95 young people, completed the online survey. Furthermore, 5 therapists participated in the follow-up interview. Confirming previous assessments, data suggest that the game can be helpful in delivering therapy and that young people generally liked the approach. Therapists shared diverse opinions regarding the young people for whom they deemed the game appropriate. The following 3 themes were identified: (1) stages of use, (2) impact on the delivery of therapy, and (3) customization. We discuss therapists' reflections on the game with regard to their work practices and consider the question of customization, including the delicate balance of adaptable interaction versus the need for fidelity to a therapeutic model. CONCLUSIONS: This study provides further evidence that therapeutic games can support the delivery of CBT for young people in real-world settings. It also shows that deployment studies can provide a valuable means of understanding how technologies integrate with the overall mental health ecosystem and become a part of therapists' toolbox. Variability in use should be expected in real-world settings. Effective training, support for therapist autonomy, careful consideration of different approaches to customization, the reporting of deployment data, and support for communities of practice can play an important role in supporting variable, but effective, use.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,402 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207