Evaluating the Effectiveness of an E-Mental Health Intervention for People Living in Lebanon: Protocol for Two Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of availability of evidence-based services for people exposed to adversity globally has led to the development of psychological interventions with features that will likely make them more scalable. The evidence for the efficacy of e-mental health from high-income countries is compelling, and the use of these interventions could be a way to increase the coverage of evidence-based psychological interventions in low- and middle-income countries. Step-by-Step is a brief (5-session) intervention proposed by the World Health Organization as an innovative approach to reducing the suffering and disability associated with depression. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness and cost-effectiveness of a locally adapted version of Step-by-Step with Syrian nationals (trial 1) and Lebanese nationals and other populations residing in Lebanon (trial 2). METHODS: This Step-by-Step trial involves 2 parallel, two-armed, randomized controlled trials comparing the e-intervention Step-by-Step to enhanced care as usual in participants with depressive symptoms and impaired functioning. The randomized controlled trials are designed and powered to detect effectiveness in 2 populations: Syrians in Lebanon (n=568) and other people residing in Lebanon (n=568; Lebanese nationals and other populations resident in Lebanon). The primary outcomes are depressive symptomatology (measured with the Patient Health Questionnaire-9) and functioning (measured with the World Health Organization Disability Assessment Scale 2.0). Secondary outcomes include anxiety symptoms, posttraumatic stress disorder symptoms, personalized measures of psychosocial problems, subjective well-being, and economic effectiveness. Participants are mainly recruited through online advertising. Additional outreach methods will be used if required, for example through dissemination of information through partner agencies and organizations. They can access the intervention on a computer, tablet, and mobile phone through a hybrid app. Step-by-Step has 5 sessions, and users are guided by trained nonspecialist "e-helpers" providing phone-based or message-based support for around 15 minutes a week. RESULTS: The trials were funded in 2018. The study protocol was last verified June 20, 2019 (WHO ERC.0002797) and registered with ClinicalTrials.gov (NCT03720769). The trials started recruitment as of December 9, 2019, and all data collection was completed in December 2020. CONCLUSIONS: The Step-by-Step trials will provide evidence about the effectiveness of an e-mental health intervention in Lebanon. If the intervention proves to be effective, this will inform future scale-up of this and similar interventions in Lebanon and in other settings across the world. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03720769; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03720769. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/21585.
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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 | 0,076 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 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 ».