Engagement and Clinical Improvement Among Older Adult Primary Care Patients Using a Mobile Intervention for Depression and Anxiety: Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology-based mental health interventions are an increasingly attractive option for expanding access to mental health services within the primary care system. Older adults are among the groups that could potentially benefit from the growing ubiquity of technology-based mental health interventions; however, older adults are perceived to be averse to using technology and have reported barriers to use. OBJECTIVE: The aim of this paper is to present a case study of 3 participants from a clinical trial evaluating IntelliCare, an evidence-based mobile intervention for depression and anxiety, among adults recruited from primary care clinics. Our report of these 3 participants, who were aged 60 years or older, focuses on their engagement with the IntelliCare service (ie, app use, coach communication) and clinical changes in depression or anxiety symptoms over the intervention period. METHODS: The 3 case study participants were offered IntelliCare with coaching for 8 weeks. The intervention consisted of 5 treatment intervention apps that support a variety of psychological skills, a Hub app that contained psychoeducational content and administered weekly assessments, and coaching for encouragement, accountability, and technical assistance as needed. The 3 case study participants were selected to reflect the overall demographics of participants within the trial and because their interactions with IntelliCare provided a good illustration of varied experiences regarding engagement with the intervention. RESULTS: The 3 participants' unique experiences with the intervention are described. Despite potential barriers and experiencing some technical glitches, the participants showed proficient ability to use the apps, high levels of participation through frequent app use and coach interaction, and decreased depression and anxiety scores. At the end of the 8-week intervention, each of these 3 participants expressed great enthusiasm for the benefit of this program through feedback to their coach, and they each identified a number of ways they had seen improvements in themselves. CONCLUSIONS: These 3 cases provide examples of older individuals who engaged with and benefitted from the IntelliCare service. Although the results from these 3 cases may not generalize to others, they provide an important, informed perspective of the experiences that can contribute to our understanding of how older adults use and overcome barriers to mental health technologies. The findings also contribute toward the ultimate goal of ensuring that the IntelliCare intervention is appropriate for individuals of all ages.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».