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Enregistrement W3081162676 · doi:10.1017/s1041610220001325

Comparing a clinician-assisted and app-supported behavioral activation intervention to promote brain health and well-being in frontline care

2020· article· en· W3081162676 sur OpenAlexaff
Keri-Leigh Cassidy, Michael Vallis, David Conn, Ariane S. Massie, Claire Checkland, Daria Parsons, Julie Spence Mitchell, Kiran Rabheru

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoUniversity of OttawaMental Health Research CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyMedicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Positive psychiatry offers an unique approach to promote brain health and well-being in aging populations. Minimal interventions through behavioral activation to promote wellness are increasingly available using self-guided apps, yet little is known about the effectiveness of app technology or the difference between clinician-supported behavioral activation versus self-guided app methodologies. OBJECTIVES: Investigate the difference in users and outcomes between two methods of the Fountain of Health (FoH) positive psychiatry intervention for behavioral activation to promote brain health and well-being: (1) clinician-assisted and (2) independent app use for behavioral self-management. DESIGN AND SETTING: As part of a larger knowledge translation intervention in positive psychiatry, two specific methods of a behavioral activation intervention were retrospectively compared. PARTICIPANTS: Two subsets of patients were compared; 254 clinician-assisted patients; 333 independent app users. INTERVENTION: A minimal positive psychiatry intervention in frontline care using the FoH health and behavior change clinical tools. MEASUREMENTS: Main outcomes were changes in psychological (health and resilience, well-being scores) and behavioral indices (goal attainment, items of goal SMART-ness). User profiles (age, sex and completion rates) were also compared. RESULTS: Clinician-assisted patients were more likely to be male, older, and have lower health and resilience scores at baseline. Clinician-assisted patients had notably higher completion rates (99.2% vs. 10.8%). Psychological outcomes (improved health and resilience, and well-being) were similar regardless of intervention method for those who completed the intervention. Behavioral outcomes revealed clinician-assisted patients set goals that better adhered to key goal-setting items. CONCLUSIONS: Clinician-patient relationships appear to be an important factor for intervention completion and behavioral outcomes, while further exploration of best practices for intervention completion using health apps in clinical practice is needed. A preliminary goal-setting methodology for effective behavioral activation, to promote brain health and wellness, is given.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,374 · 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'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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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