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Enregistrement W3116065954 · doi:10.2196/23712

Digitalizing a Brief Intervention to Reduce Intrusive Memories of Psychological Trauma: Qualitative Interview Study

2020· article· en· W3116065954 sur OpenAlexvenueno aff
Beau Gamble, Katherine Depa, Emily A. Holmes, Marie Kanstrup

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionApplied psychologyPsychologyVideo feedbackQualitative researchMedical educationComputer scienceMultimediaMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has escalated the global need for remotely delivered and scalable interventions after psychological trauma. A brief intervention involving a computer game as an imagery-competing task has shown promising results for reducing the number of intrusive memories of trauma-one of the core clinical symptoms of posttraumatic stress disorder. To date, the intervention has only been delivered face-to-face. To be tested and implemented on a wider scale, digital adaptation for remote delivery is crucial. An important first step is to develop digitalized intervention materials in a systematic way based on feedback from clinicians, researchers, and students in preparation for pilot testing with target users. OBJECTIVE: The first aim of this study is to obtain and analyze qualitative feedback on digital intervention materials, namely two animated videos and two quizzes that explain the target clinical symptoms and provide intervention instructions. The second aim is to refine the digitalized materials based on this feedback. METHODS: We conducted semistructured interviews with 12 participants who had delivered or had knowledge of the intervention when delivered face-to-face. We obtained in-depth feedback on the perceived feasibility of using the digitalized materials and suggestions for improvements. Interviews were assessed using qualitative content analysis, and suggested improvements were evaluated for implementation using a systematic method of prioritization. RESULTS: A total of three overarching themes were identified from the data. First, participants were highly positive about the potential benefits of using these digital materials for remote delivery, reporting that the videos effectively conveyed key concepts of the symptom and its treatment. Second, some modifications to the materials were suggested for improving clarity. On the basis of this feedback, we made nine specific changes. Finally, participants raised some key challenges for remote delivery, mainly in overcoming the lack of real-time communication during the intervention. CONCLUSIONS: Clinicians, researchers, and clinical psychology students were overall confident in the use of digitalized materials to remotely deliver a brief intervention to reduce intrusive memories of trauma. Guided by participant feedback, we identified and implemented changes to refine the intervention materials. This study lays the groundwork for the next step: pilot testing remote delivery of the full intervention to trauma survivors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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