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Enregistrement W2986976316 · doi:10.2196/15489

Mediators of Intervention Effects on Depressive Symptoms Among People Living With HIV: Secondary Analysis of a Mobile Health Randomized Controlled Trial Using Latent Growth Curve Modeling

2019· article· en· W2986976316 sur OpenAlexvenueno aff
Mengting Zhu, Weiping Cai, Linghua Li, Yan Guo, Aliza Monroe‐Wise, Yiran Li, Chengbo Zeng, Jiaying Qiao, Zhimeng Xu, Hanxi Zhang, Yu Zeng, Cong Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent growth modelingIntervention (counseling)Growth curve (statistics)Human immunodeficiency virus (HIV)Randomized controlled trialmHealthPsychologyDepressive symptomsClinical psychologyMedicineGerontologyPsychiatryPsychological interventionDevelopmental psychologyStatisticsAnxietyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although several studies have investigated the effects of mobile health (mHealth) interventions on depression among people living with HIV, few studies have explored mediators of mHealth-based interventions to improve mental health in people living with HIV. Identifying influential mediators may enhance and refine effective components of mHealth interventions to improve mental health of people living with HIV. OBJECTIVE: This study aimed to examine mediating factors of the effects of a mHealth intervention, Run4Love, designed to reduce depression among people living with HIV using 4 time-point measurement data. METHODS: This study used data from a randomized controlled trial of a mHealth intervention among people living with HIV with elevated depressive symptoms in Guangzhou, China. A total of 300 patients were assigned to receive either the mHealth intervention (n=150) or a waitlist control group (n=150) through computer-generated block randomization. Depressive symptoms, coping, and HIV-related stigma were measured at baseline, 3-, 6-, and 9-month follow-ups. The latent growth curve model was used to examine the effects of the intervention on depressive symptoms via potential mediators. Mediating effects were estimated using bias-corrected 95% bootstrapped CIs (BCIs) with resampling of 5000. RESULTS: Enhanced positive coping and reduced HIV-related stigma served as effective treatment mediators in the mHealth intervention. Specially, there was a significant indirect effect of the mHealth intervention on the slope of depressive symptoms via the slope of positive coping (beta=-2.86; 95% BCI -4.78 to -0.94). The indirect effect of the mHealth intervention on the slope of depressive symptoms via the slope of HIV-related stigma was also statistically significant (beta=-1.71; 95% BCI -3.03 to -0.40). These findings indicated that enhancement of positive coping and reduction of HIV-related stigma were important mediating factors of the mHealth intervention in reducing depression among people living with HIV. CONCLUSIONS: This study revealed the underlying mediators of a mHealth intervention to reduce depression among people living with HIV using latent growth curve model and 4 time-point longitudinal measurement data. The study results underscored the importance of improving positive coping skills and mitigating HIV-related stigma in mHealth interventions to reduce depression among people living with HIV.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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