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Enregistrement W3048382620 · doi:10.2196/15972

Design Considerations for the Integrated Delivery of Cognitive Behavioral Therapy for Depression: User-Centered Design Study

2020· article· en· W3048382620 sur OpenAlexvenueno aff
Katarzyna Stawarz, Chris Preist, Debbie Tallon, Nicola Wiles, David Keßler, Katrina Turner, Roz Shafran, David Coyle

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchMedical Research CouncilUniversity of BristolDepartment of Health and Social CareGreat Ormond Street Institute of Child HealthNational Institute for Health and Care ResearchUnited Kingdom Clinical Research CollaborationNIHR Bristol Biomedical Research CentreUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation Trust
Mots-clésSession (web analytics)WorkflowCognitive behavioral therapyMental healthCognitionPsychotherapistPsychologyFace-to-faceUser-centered designComputer scienceHuman–computer interactionPsychiatryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adherence to computerized cognitive behavioral therapy (cCBT) programs in real-world settings can be poor, and in the absence of therapist support, effects are modest and short term. Moreover, because cCBT systems tend toward limited support and thus low-intensity treatment, they are typically most appropriate for people experiencing mild to moderate mental health difficulties. Blended therapy, that is, combining direct therapist contact with cCBT or psychoeducational materials, has been identified as one possible approach to address these limitations and widen access to individual CBT for depression. Building on the initial success of blended therapy, we explore an integrated approach that seeks to seamlessly combine face-to-face contact, electronic contact, and between-session activities. Integration also considers how the technology can support therapists' workflow and integrate with broader health care systems. The ultimate aim is to provide a structure within which therapists can deliver high-intensity treatments, while also greatly reducing face-to-face contact. OBJECTIVE: The research aimed to explore patients' and therapists' views on using a system for the delivery of individual treatment for depression that integrates face-to-face therapist contact with access to online resources and with synchronous online therapy sessions that allow collaborative exercises, and to establish design requirements and thus key design considerations for integrated systems that more seamlessly combine different modes of communication. METHODS: We conducted a series of four user-centered design studies. This included four design workshops and seven prototype testing sessions with 18 people who had received CBT for depression in the past, and 11 qualitative interviews and three role-play sessions with 12 CBT therapists experienced in the treatment of depression. Studies took place between July and December 2017 in Bristol, United Kingdom. RESULTS: Workshops and prototyping sessions with people who had received CBT identified three important requirements for integrated platforms delivering CBT therapy for depression as follows: (1) features that help to overcome depression-related barriers, (2) features that support engagement, and (3) features that reinforce learning and support the development of new skills. Research with therapists highlighted the importance of the therapist and client working together, the impact of technology on therapists' workflow and workload, challenges and opportunities related to the use of online resources, and the potential of technology to support patient engagement. We use these findings to inform 12 design considerations for developing integrated therapy systems. CONCLUSIONS: To meet clients' and therapists' needs, integrated systems need to help retain the personal connection, support both therapist- and patient-led activities, and provide access to materials and the ability to monitor progress. However, developers of such systems should be mindful of their capacity to disrupt current work practices and increase therapists' workload. Future research should evaluate the impact of integrated systems on patients and therapists in a real-world context.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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