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Enregistrement W3120594701 · doi:10.2196/24807

A Self-Help App for Syrian Refugees With Posttraumatic Stress (Sanadak): Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3120594701 sur OpenAlexvenueno aff
Susanne Röhr, Franziska Jung, Alexander Pabst, Thomas Grochtdreis, Judith Dams, Michaela Nagl, Anna Renner, Rahel Hoffmann, Hans‐Helmut König, Anette Kersting, Steffi G. Riedel‐Heller

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePosttraumatic stressClinical psychologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Syrian refugees residing in Germany often develop posttraumatic stress as a result of the Syrian civil war, their escape, and postmigration stressors. At the same time, there is a lack of adequate treatment options. The smartphone-based app Sanadak was developed to provide cognitive behavioral therapy-based self-help in the Arabic language for Syrian refugees with posttraumatic stress. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the effectiveness and cost-effectiveness of the app. METHODS: In a randomized controlled trial, eligible individuals were randomly allocated to the intervention group (IG; app use) or control group (CG; psychoeducational reading material). Data were collected during structured face-to-face interviews at 3 assessments (preintervention/baseline, postintervention/after 4 weeks, follow-up/after 4 months). Using adjusted mixed-effects linear regression models, changes in posttraumatic stress and secondary outcomes were investigated as intention-to-treat (ITT) and per-protocol (PP) analysis. Cost-effectiveness was evaluated based on adjusted mean total costs, quality-adjusted life years (QALYs), and cost-effectiveness acceptability curves using the net benefit approach. RESULTS: Of 170 screened individuals (aged 18 to 65 years), 133 were eligible and randomized to the IG (n=65) and CG (n=68). Although there was a pre-post reduction in posttraumatic stress, ITT showed no significant differences between the IG and CG after 4 weeks (Posttraumatic Diagnostic Scale for DSM-5, Diff -0.90, 95% CI -0.24 to 0.47; P=.52) and after 4 months (Diff -0.39, 95% CI -3.24 to 2.46; P=.79). The same was true for PP. Regarding secondary outcomes, ITT indicated a treatment effect for self-stigma: after 4 weeks (Self-Stigma of Mental Illness Scale/SSMIS-stereotype agreement: d=0.86, 95% CI 0.46 to 1.25; stereotype application: d=0.60, 95% CI 0.22 to 0.99) and after 4 months (d=0.52, 95% CI 0.12 to 0.92; d=0.50, 95% CI 0.10 to 0.90), the IG showed significantly lower values in self-stigma than the CG. ITT showed no significant group differences in total costs and QALYs. The probability of cost-effectiveness was 81% for a willingness-to-pay of €0 per additional QALY but decreased with increasing willingness-to-pay. CONCLUSIONS: Sanadak was not more effective in reducing mild to moderate posttraumatic stress in Syrian refugees than the control condition nor was it likely to be cost-effective. Therefore, Sanadak is not suitable as a standalone treatment. However, as the app usability was very good, no harms detected, and stigma significantly reduced, Sanadak has potential as a bridging aid within a stepped and collaborative care approach. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00013782; https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00013782. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12888-019-2110-y.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
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)0,0020,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations89
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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