Comparing a Clinician Assisted and App-Supported Positive Psychiatry Behavioral Activation Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Positive psychiatry offers a unique approach to promote brain health and well-being in aging populations. Health interventions are increasingly becoming available using self-guided apps, however, little is known about the effectiveness of app technology or the difference between in-person versus self-guided app methodology for behavioural activation. The objective of this study was to investigate the difference in users and outcomes between two formats of a positive psychiatry intervention to promote brain health and well-being in later-life: (1) clinician-assisted, and (2) independent app use for self-management. As part of a larger national knowledge translation intervention two methods of a behavioural activation intervention (Clinician-assisted vs. Independent app use) were retrospectively compared. Main outcomes were patient characteristics (age, sex, and completion rate), psychological outcomes (health and resilience, and well-being), and behavioural outcomes (goal attainment, and items of goal SMART-ness). Clinician-assisted patients (n=254) were more likely to be male, older, and had lower health and resilience scores at baseline than Independent app users (n=333). Clinician-assisted patients had notably higher completion rates (99.2% vs. 10.8%). Psychological outcomes were similar regardless of intervention method for those who completed the intervention. Clinician-assisted patients had higher rates of goal attainment and goal SMART-ness. A preliminary goal setting methodology for effective behavioural activation, to promote brain health and wellness, is given. Clinician-patient relationships were found to be an important factor for intervention completion, caution is given for app use referral. Results indicate a need for further exploration to determine best practices for health app use in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».