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Enregistrement W3090389920 · doi:10.2196/23655

A Mobile Health Intervention (LifeBuoy App) to Help Young People Manage Suicidal Thoughts: Protocol for a Mixed-Methods Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3090389920 sur OpenAlexvenueno aff
Jin Han, Lauren McGillivray, Quincy J. J. Wong, Aliza Werner‐Seidler, Iana Wong, Alison L. Calear, Helen Christensen, Michelle Torok

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Rotary Health
Mots-clésSuicidal ideationRandomized controlled trialLonelinessMental healthPsychologyAnxietyClinical psychologyPopulationPoison controlDialectical behavior therapyDistressPsychiatrySuicide preventionMedicineBorderline personality disorderMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-help smartphone apps offer a new opportunity to address youth suicide prevention by improving access to support and by providing potentially high fidelity and cost-effective treatment. However, there have been very few smartphone apps providing evidence-based support for suicide prevention in this population. To address this gap, we developed the LifeBuoy app, a self-help smartphone app informed by dialectical behavior therapy (DBT), to help young people manage suicidal thoughts in their daily life. OBJECTIVE: This study describes the protocol for a randomized controlled trial to evaluate the efficacy of the LifeBuoy app for reducing suicidal thoughts and behaviors, depression, anxiety, and psychological distress, and improving general mental well-being in young adults aged 18 to 25 years. METHODS: This is a randomized controlled trial recruiting 378 young adults aged between 18 and 25 years and comparing the LifeBuoy app with a matched attention control (a placebo app with the same display but no DBT components). The primary outcome is suicidal thoughts measured by the Suicidal Ideation Attributes Scale (SIDAS). The secondary outcomes are suicidal behavior, depression, anxiety, psychological distress, and general mental well-being. The changes in the levels of insomnia, rumination, suicide cognitions, distress tolerance, loneliness, and help seeking before and after using the app are evaluated in this study. The study also addresses risk factors and responses to the intervention. A series of items assessing COVID-19 experiences is included in the trial to capture the potential impact of the pandemic on this study. Assessments will occur on the following three occasions: baseline, postintervention, and follow-up at 3 months postintervention. A qualitative interview about user experience with the LifeBuoy app will take place within 4 weeks of the final assessment. Using linear mixed models, the primary analysis will compare the changes in suicidal thoughts in the intervention condition relative to the control condition. To minimize risks, participants will receive a call from the team clinical psychologist by clicking a help button in the app or responding to an automated email sent by the system when they are assessed with elevated suicide risks at the baseline, postintervention, and 3-month follow-up surveys. RESULTS: The trial recruitment started in May 2020. Data collection is currently ongoing. CONCLUSIONS: This is the first trial examining the efficacy of a DBT-informed smartphone app delivered to community-living young adults reporting suicidal thoughts. This trial will extend knowledge about the efficacy and acceptability of app-based support for suicidal thoughts in young people. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619001671156; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=378366. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/23655.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,409 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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