Smartphone Delivery of Cognitive Behavioral Therapy for Postintensive Care Syndrome-Family: Protocol for a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family members of critically ill patients experience symptoms of postintensive care syndrome-family (PICS-F), including anxiety, depression, and posttraumatic stress disorder. Postintensive care syndrome-family reduces the quality of life of the families of critically ill patients and may impede the recovery of such patients. Cognitive behavioral therapy has become a first-line nonpharmacological treatment of many psychological symptoms and disorders, including anxiety, depression, and posttraumatic stress. With regard to managing mild-to-moderate symptoms, the delivery of cognitive behavioral therapy via mobile technology without input from a clinician has been found to be feasible and well accepted, and its efficacy rivals that of face-to-face therapy. OBJECTIVE: The purpose of our pilot study is to examine the efficacy of using a smartphone mobile health (mHealth) app to deliver cognitive behavioral therapy and diminish the severity and prevalence of PICS-F symptoms in family members of critically ill patients. METHODS: For our pilot study, 60 family members of critically ill patients will be recruited. A repeated-measures longitudinal study design that involves the randomization of participants to 2 groups (the control and intervention groups) will be used. The intervention group will receive cognitive behavioral therapy, which will be delivered via a smartphone mHealth app. Bandura's social cognitive theory and an emphasis on mental health self-efficacy form the theoretical framework of the study. RESULTS: Recruitment for the study began in August 2020. Data collection and analysis are expected to be completed by March 2022. CONCLUSIONS: The proposed study represents a novel approach to the treatment of PICS-F symptoms and is an extension of previous work conducted by the research team. The study will be used to plan a fully powered randomized controlled trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04316767; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04316767. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/30813.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,009 |
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 ».