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Enregistrement W2999118048 · doi:10.2196/15801

The Acceptability of Text Messaging to Help African American Women Manage Anxiety and Depression: Cross-Sectional Survey Study

2020· article· en· W2999118048 sur OpenAlexvenueno aff
Terika McCall, Todd A. Schwartz, Saif Khairat

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of Medicine
Mots-clésAnxietyMental healthPsychological interventionMedicineDepression (economics)PopulationMobile phonePhoneFamily medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rates of mental illness among African American women are comparable with the general population; however, they significantly underutilize mental health services compared with their white counterparts. Previous studies revealed that interventions delivered via text messaging are effective and can be used to increase access to services and resources. More insight into whether or not this modality is acceptable for use to deliver mental health care to help African American women manage anxiety and depression is needed. OBJECTIVE: This exploratory study aimed to gain insight into the acceptability of using text messaging to help African American women manage anxiety and depression. METHODS: A self-administered Web-based survey was launched in June 2018 and closed in August 2018. Eligible participants were African American women (18 years or older) who reside in the United States. Participants were recruited through convenience sampling (eg, email sent via listservs and social media posts). Respondents were provided an anonymous link to the questionnaire. The survey consisted of 53 questions on the following subjects: sociodemographic characteristics, attitudes toward seeking professional psychological help, mobile phone use, and acceptability of using a mobile phone to receive mental health care. RESULTS: The results of this exploratory study (N=101) showed that fewer than half of respondents endorsed the use of text messaging to communicate with a professional to receive help to manage anxiety (49/101, 48.5%) and depression (43/101, 42.6%). Approximately 51.4% (52/101) agreed that having the option to use text messaging to communicate with a professional if they are dealing with anxiety would be helpful. Similarly, 48.5% (49/101) agreed that having the option to use text messaging to communicate with a professional if they are dealing with depression would be helpful. Among participants who agreed that text messaging would be helpful, more than 80% noted being comfortable with its use to receive help for managing anxiety (approximately 86%, 45/52) and depression (approximately 82%, 40/49; highly significant positive association, all P<.001). More than 50% of respondents (56/101, 55.4%) indicated having concerns about using text messaging. No statistically significant associations were found between age and agreement with the use of text messaging to communicate with a professional to receive help for managing anxiety (P=.26) or depression (P=.27). CONCLUSIONS: The use of text messaging was not highly endorsed by African American women as an acceptable mode of communication with a professional to help them manage anxiety or depression. Concerns around privacy, confidentiality, and the impersonal feel of communicating about sensitive issues via text messages must be addressed for this modality to be a viable option. The findings of this study demonstrated the need for further research into the use of mobile technology to provide this population with more accessible and convenient options for mental health care.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,434
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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