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Enregistrement W3115766721 · doi:10.2196/24662

Association Between Care Utilization and Anxiety Outcomes in an On-Demand Mental Health System: Retrospective Observational Study

2020· article· en· W3115766721 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Kunkle, Manny Yip, Justin Hunt, Ξ Watson, Dana Udall, Patricia A. Areán, Andrew A. Nierenberg, John A. Naslund

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMental healthMedicinePsychiatryObservational studyDepression (economics)OddsHealth careRetrospective cohort studyClinical psychologyLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anxiety is an extremely prevalent condition, and yet, it has received notably less attention than depression and other mental health conditions from a research, clinical, and public health perspective. The COVID-19 pandemic has only exacerbated growing concerns about the burden of anxiety due to the confluence of physical health risks, economic stressors, social isolation, and general disruption of daily activities. OBJECTIVE: This study examines differences in anxiety outcomes by care modality (coaching, teletherapy and telepsychiatry, and combined care) within an on-demand mental health system. We also explore the association between levels of engagement within each care modality and odds of improvement in symptoms of anxiety. METHODS: We conducted a retrospective observational study of individuals who accessed Ginger, an on-demand mental health system. Data were collected from 1611 Ginger members between January 1, 2018, and December 31, 2019. We used logistic regression to assess the association between care modality and improvement in anxiety symptoms. Within each modality, we assessed the association between level of engagement and improvement. RESULTS: Of 1611 Ginger members, 761 (47.0%) experienced a decrease in anxiety symptoms, as measured by a change from a positive to a negative 2-item Generalized Anxiety Disorder (GAD-2) screen. Among members who still screened positive at follow-up (865/1611, 53%), a total of 192 members (11.9%) experienced a clinically significant score reduction in the full GAD-7 (ie, a score reduction of >5 points), even though their GAD-2 scores were still positive. All modalities showed increased odds of improvement compared to those who were not engaged with coaching or clinical services ("app-only"). Higher GAD-7 intake scores were also associated with decreased odds of improvement. CONCLUSIONS: This study found increased odds of anxiety improvement for all care modalities compared to those who did not engage in care, with larger effect sizes for higher utilization within all care modalities. Additionally, there is a promising observation that those engaged in combined care (teletherapy and text-based coaching) had the greatest odds of anxiety improvement. Future directions include more detailed classifications of utilization patterns and an exploration of explanations and solutions for lower-utilization members.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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