An internet‐delivered self‐management programme for bipolar disorder in mental health services in Ireland: Results and learnings from a feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder (BD) is a chronic condition that requires continued care. Psychological interventions are recommended by clinical guidelines but there are treatment barriers that prevent patients to access these services. Internet-delivered self-management interventions are promising alternatives to improve treatment accessibility in patients with BD. Several studies indicate that these interventions are acceptable and beneficial for patients with BD, but no studies have been conducted in routine care settings. This trial aimed to examine the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of implementing an internet-delivered, clinician-supported intervention for BD as an adjunct to treatment as usual at two secondary-care services in Ireland. This study used an uncontrolled design with mixed-methods evaluation. Feasibility and acceptability were assessed in terms of recruitment, use of the intervention, and satisfaction from both clinicians and patients' perspectives. Personal recovery, quality of life, and severity of symptoms were measured at baseline and post-intervention. Fifteen patients signed consent and used the programme for 10 weeks. Usage of the intervention was adequate with high frequency of tool usage. There was a significant improvement in patients' sense of personal recovery (z = 2.38, p = .017). The intervention was found acceptable and easy-to-use; however, implementation barriers will need to be overcome for scaling the intervention. This is the first study testing the feasibility of a digital intervention for patients with BD in public mental health services in Ireland. More research is needed in order to increase the understanding of how to promote the integration and the uptake of digital interventions for individuals with BD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».