Integrating a Mobile Health Device Into a Community Youth Mental Health Team to Manage Severe Mental Illness: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms of mental illness are often triggered by stress, and individuals with mental illness are sensitive to these effects. The development of mobile health (mHealth) devices allows continuous recording of biometrics associated with activity, sleep, and arousal. Deviations in these measures could indicate a stressed state requiring early intervention. This paper describes a protocol for integrating an mHealth device into a community mental health team to enhance management of severe mental illness in young adults. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine (1) whether an mHealth device integrated into a community mental health team can improve outcomes for young adults with severe mental illness and (2) whether the device detects periods of mental health versus deterioration. METHODS: This study examines whether physiological information from an mHealth device prevents mental deterioration when shared with the participant and clinical team versus with the participant alone. A randomized controlled trial (RCT) will allocate 126 young adults from community mental health services for 6 months to standard case management combined with an integrated mHealth device (ie, physiological information is viewed by both participant and case manager: unWIRED intervention) or an unintegrated mHealth device (ie, participant alone self-monitors: control). Participants will wear the Empatica Embrace2 device, which continuously records electrodermal activity and actigraphy (ie, rest and activity). The study also examines whether the Embrace2 can detect periods of mental health versus deterioration. A variety of measurements will be taken, including physiological data from the Embrace2; participant and case manager self-report regarding symptoms, functioning, and quality of life; chart reviews; and ecological momentary assessments of stress in real time. Changes in each participant's Clinical Global Impression Scale scores will be assessed by blinded raters as the primary outcome. In addition, participants and case managers will provide qualitative data regarding their experience with the integrated mHealth device, which will be thematically analyzed. RESULTS: The study has received ethical approval from the Western Sydney Local Health District Human Research Ethics Committee. It is due to start in October 2020 and conclude in October 2022. CONCLUSIONS: The RCT will provide insight as to whether an integrated mHealth device enables case managers and participants to pre-emptively manage early warning signs and prevent relapse. We anticipate that unWIRED will enhance early intervention by improving detection of stress and allowing case managers and patients to better engage and respond to symptoms. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) ACTRN12620000642987; https://www.anzctr.org.au/ACTRN12620000642987.aspx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/19510.
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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 | 0,047 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,015 |
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 ».