A Blended Electronic Illness Management and Recovery Program for People With Severe Mental Illness: Qualitative Process Evaluation Alongside a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We conducted a trial to test the electronic Illness Management and Recovery (e-IMR) intervention to provide conclusions on the potential efficacy of eHealth for people with severe mental illness (SMI). In the e-IMR intervention, we used the standard IMR program content and methodology and combined face-to-face sessions with internet-based strategies on the constructed e-IMR internet platform. During the trial, the e-IMR platform was sparsely used. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the added value of the e-IMR intervention and the barriers and facilitators that can explain the low use of the e-IMR platform. METHODS: This process evaluation was designed alongside a multicenter, cluster randomized controlled trial. In this study, we included all available participants and trainers from the intervention arm of the trial. Baseline characteristics were used to compare users with nonusers. Qualitative data were gathered at the end of the semistructured interviews. Using theoretical thematic analyses, the data were analyzed deductively using a pre-existing coding frame. RESULTS: Out of 41 eligible participants and 14 trainers, 27 participants and 11 trainers were interviewed. Of the 27 participants, 10 were identified as users. eHealth components that had added value were the persuasive nature of the goal-tracking sheets, monitoring, and the peer testimonials, which had the potential to enhance group discussions and disclosure by participants. The low use of the e-IMR platform was influenced by the inflexibility of the platform, the lack of information technology (IT) resources, the group context, participants' low computer skills and disabilities, and the hesitant eHealth attitude of the trainers. CONCLUSIONS: The extent of eHealth readiness and correlations with vulnerabilities in persons with SMI need further investigation. This study shows that flexible options were needed for the use of e-IMR components and that options should be provided only in response to a participant's need. Use of the e-IMR intervention in the future is preconditioned by checking the available IT resources (such as tablets for participants) providing computer or internet guidance to participants outside the group sessions, evaluating the eHealth attitude and skills of trainers, and tailoring eHealth training to increase the skills of future e-IMR trainers. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NTR4772; https://www.trialregister.nl/trial/4621. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12913-016-1267-z.
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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 | 0,078 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».