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Enregistrement W3097070196 · doi:10.2196/18439

A Mobile Phone–Based App for Use During Cognitive Behavioral Therapy for Adolescents With Anxiety (MindClimb): User-Centered Design and Usability Study

2020· article· en· W3097070196 sur OpenAlexafffundvenue
Amanda S. Newton, Alexa Bagnell, Rhonda J. Rosychuk, Janelle Duguay, Lori Wozney, Anna Huguet, Joanna Henderson, Janet Curran

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIWK Health Centre
Mots-clésUsabilityAnxietySystem usability scalemHealthApplied psychologyHelpfulnessFidelityPsychologyCognitive behavioral therapyHeuristic evaluationClinical psychologyComputer sciencePsychological interventionHuman–computer interactionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile device-based tools to help adolescents practice skills outside of cognitive behavioral therapy (CBT) sessions for treating an anxiety disorder may lead to greater treatment gains. OBJECTIVE: This study aimed to develop, design, and test the acceptability, learnability, heuristics, and usability of MindClimb, a smartphone-based app for adolescents with anxiety to use between CBT sessions to plan and complete exposure activities using skills (cognitive, relaxation, exposure practice, and reward) learned in treatment. METHODS: This 3-phase study took place from August 2015 to December 2018. In phase 1, the app was designed and developed in consultation with young people and CBT therapists to identify desired functions and content. Feedback was subjected to thematic analysis using a general inductive approach. In phase 2, we conducted 2 high-fidelity testing sessions using the think-aloud approach (acceptability, learnability, usability) and 10-item System Usability Scale with 10 adolescents receiving CBT. The high-fidelity MindClimb app was evaluated by 5 app developers based on Nielsen's usability heuristics and 5-point severity ranking scale. In phase 3, a total of 8 adolescents and 3 therapists assessed the usability of MindClimb during CBT sessions by recording the frequency of skills practice, use of MindClimb features, satisfaction with the app, and barriers and facilitators to app use during treatment. RESULTS: Feedback from phase 1 consultations indicated that the app should (1) be responsive to user needs and preferences, (2) be easy to use and navigate, (3) have relevant content to the practice of CBT for anxiety, and (4) be aesthetically appealing. Using this feedback as a guide, a fully functional app prototype for usability testing and heuristic evaluation was developed. In phase 2, think-aloud and usability data resulted in minor revisions to the app, including refinement of exposure activities. The average system usability score was 77 in both testing cycles, indicating acceptable usability. The heuristic evaluation by app developers identified only minor errors (eg, loading speed of app content, with a score of 1 on the severity ranking scale). In phase 3, adolescents considered app features for completing exposure (6.2/10) and relaxation (6.4/10) modestly helpful. Both adolescents (average score 11.3/15, SD 1.6) and therapists (average score 10.0/12, 2.6 SD) reported being satisfied with the app. CONCLUSIONS: The user-centered approach to developing and testing MindClimb resulted in a mobile health app that can be used by adolescents during CBT for anxiety. Evaluation of the use of this app in a clinical practice setting demonstrated that adolescents and therapists generally felt it was helpful for CBT practice outside of therapy sessions. Implementation studies with larger youth samples are necessary to evaluate how to optimize the use of technology in clinical care and examine the impact of the app plus CBT on clinical care processes and patient outcomes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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