ReMindCare App for Early Psychosis: Pragmatic Real World Intervention and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background eHealth interventions are widely used in clinical trials and increasingly in care settings as well; however, their efficacy in real-world contexts remains unknown. ReMindCare is a smartphone app that has been systematically implemented in a first episode of psychosis program (FEPP) for patients with early psychosis since 2018. Objective The objective of this study was to assess the efficacy of ReMindCare after 19 months of use in the clinic and varying use by individual patients. Methods The integration of the ReMindCare app into the FEPP started in October 2018. Patients with early psychosis self-selected to the app (ReMindCare group) or treatment as usual (TAU group). The outcome variables considered were adherence to the intervention and number of relapses, hospital admissions, and visits to urgent care units. Data from 90 patients with early psychosis were analyzed: 59 in the ReMindCare group and 31 in the TAU group. The mean age of the sample was 32.8 (SD 9.4) years, 73% (66/90) were males, 91% (83/90) were White, and 81% (74/90) were single. Results Significant differences between the ReMindCare and TAU groups were found in the number of relapses, hospitalizations, and visits to urgent care units, with each showing benefits for the app. Only 20% (12/59) of patients from the ReMindCare group had a relapse, while 58% (18/31) of the TAU patients had one or more relapses (χ2=13.7, P=.001). Moreover, ReMindCare patients had fewer visits to urgent care units (χ2=7.4, P=.006) and fewer hospitalizations than TAU patients (χ2=4.6, P=.03). The mean of days using the app was 352.2 (SD 191.2; min/max: 18-594), and the mean of engagement was 84.5 (SD 16.04). Conclusions To our knowledge, this is the first eHealth intervention that has preliminarily proven its benefits in the real-world treatment of patients with early psychosis. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.1111/eip.12960
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».