Preliminary Outcomes of an Ecological Momentary Intervention for Social Functioning in Schizophrenia: Pre-Post Study of the Motivation and Skills Support App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with schizophrenia and other serious mental illnesses often lack access to evidence-based interventions, particularly interventions that target meaningful recovery outcomes such as social functioning and quality of life. Mobile technologies, including smartphone apps, have the potential to provide scalable support that places elements of evidence-based interventions at the palm of patients' hands. OBJECTIVE: We aim to develop a smartphone app-called Motivation and Skills Support-to provide targeted social goal support (eg, making new friends and improving existing relationships) for people with schizophrenia enrolled in a stand-alone open trial. METHODS: In this paper, we presented preliminary outcomes of 31 participants who used the Motivation and Skills Support app for 8 weeks, including social functioning pre- to postintervention, and momentary reports of treatment targets (eg, social motivation and appraisals) during the intervention. RESULTS: The findings suggest that the intervention improved self-reported social functioning from baseline to treatment termination, particularly in female participants. Gains were not maintained at the 3-month follow-up. Furthermore, increased social functioning was predicted by momentary reports of social appraisals, including perceived social competence and the extent to which social interactions were worth the effort. CONCLUSIONS: The implications of these findings and future directions for addressing social functioning in schizophrenia using mobile technology have been discussed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03404219; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03404219.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».