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Enregistrement W3033918420 · doi:10.2196/19292

Closing the Psychological Treatment Gap During the COVID-19 Pandemic With a Supportive Text Messaging Program: Protocol for Implementation and Evaluation

2020· article· en· W3033918420 sur OpenAlexafffundvenue
Vincent I. O. Agyapong, Marianne Hrabok, Wesley Vuong, April Gusnowski, Reham Shalaby, Kelly Mrklas, Daniel Li, Liana Urichuk, Mark Snaterse, Shireen Surood, Bo Cao, Xin‐Min Li, Russell Greiner, Andrew J. Greenshaw

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital FoundationUniversity of AlbertaAlberta Cancer FoundationRoyal Alexandra Hospital FoundationChildren's Hospital FoundationAlberta Health Services
Mots-clésMental healthAnxietyContext (archaeology)PopulationDistressmHealthPsychologyMedicineeHealthPsychological interventionHealth careClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Coronavirus disease (COVID-19) has spread globally with far-reaching, significant, and unprecedented impacts on health and everyday life. Threats to mental health, psychological safety, and well-being are now emerging, increasing the impact of this virus on world health. Providing support for these challenges is difficult because of the high number of people requiring support in the context of a need to maintain physical distancing. This protocol describes the use of SMS text messaging (Text4Hope) as a convenient, cost-effective, and accessible population-level mental health intervention. This program is evidence-based, with prior research supporting good outcomes and high user satisfaction. OBJECTIVE: The project goal is to implement a program of daily supportive SMS text messaging (Text4Hope) to reduce distress related to the COVID-19 crisis, initially among Canadians. The prevalence of stress, anxiety, and depressive symptoms; the demographic correlates of the same; and the outcomes of the Text4Hope intervention in mitigating distress will be evaluated. METHODS: Self-administered anonymous online questionnaires will be used to assess stress (Perceived Stress Scale), anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7 scale [GAD-7]), and depressive symptoms (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]). Data will be collected at baseline (onset of SMS text messaging), the program midpoint (6 weeks), and the program endpoint (12 weeks). RESULTS: Data analysis will include parametric and nonparametric techniques, focusing on primary outcomes (ie, stress, anxiety, and depressive symptoms) and metrics of use, including the number of subscribers and user satisfaction. Given the large size of the data set, machine learning and data mining methods will also be used. CONCLUSIONS: This COVID-19 project will provide key information regarding prevalence rates of stress, anxiety, and depressive symptoms during the pandemic; demographic correlates of distress; and outcome data related to this scalable population-level intervention. Information from this study will be valuable for practitioners and useful for informing policy and decision making regarding psychological interventions during the pandemic. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/19292.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,730
Tête enseignante GPT0,738
Écart entre enseignants0,008 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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