Ease of Use of the Electroconvulsive Therapy App by Its Users: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Electroconvulsive therapy (ECT) is one of the oldest, most effective, and potentially life-saving noninvasive brain stimulation treatments for psychiatric illnesses such as severe depression, mania, and catatonia. The decision-making process to use ECT involves well-informed discussion between the clinician and the client. A platform, like an app, which provides this information in an easy-to-understand format may be of benefit to various stakeholders in making an informed decision. Apps developed by clinicians/hospitals taking into consideration user perspectives will filter and provide trustworthy information to the users. In this regard, the ECT app, an app which is freely available for download at the Apple Store, was developed by the Leicestershire Partnership National Health Service (NHS) Trust and Leicestershire Health Informatics Service (LHIS). Objective The objective of this study is to evaluate and demonstrate the accessibility of the ECT app to the chosen audiences it was created for, via a paper and electronic questionnaire. Methods A survey was conducted between January 2017 and March 2019. A survey questionnaire designed for the study was sent to mental health professionals, medical students, patients, carers, and members of the public via post, email, and SurveyMonkey or informed via posts shared in Psychiatry online groups and face-to-face contact. All participants who were willing to participate in the study were included. Results Results were collected via paper forms, email responses, and SurveyMonkey and all were inputted into SurveyMonkey to facilitate analysis. A total of 20 responses were received during the study period (January 2017 to March 2019). The participants of the survey, which included a mixed group of professionals (12/20, 60%), patients (3/20, 15%), and carers (1/20, 5%), opined that the app was easy to download (14/20, 70%) and use (9/20, 45%); contained adequate information (19/20, 95%); they felt more informed after having used the app (9/20, 45%); and they would recommend it to others (19/20, 95%). The participants of the survey also provided suggestions on the app (10/20, 50%). Conclusions The ECT app can be beneficial in sharing appropriate information to professionals and the public alike and help in gathering unbiased and nonjudgmental information on the current use of ECT as a treatment option.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».