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Enregistrement W3178701964 · doi:10.2196/16949

Barriers to the Use of Web-Based Mental Health Programs for Preventing Depression: Qualitative Study

2021· article· en· W3178701964 sur OpenAlexaffvenue
Heidi Eccles, Molly Nannarone, Bonnie Lashewicz, Mark Attridge, Alain Marchand, Alice Aiken, Kendall Ho, JianLi Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalUniversity of CalgaryDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMovember Foundation
Mots-clésMental healthDepression (economics)Randomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)PopulationPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression has a profound impact on population health. Although using web-based mental health programs to prevent depression has been found to be effective in decreasing depression incidence, there are obstacles preventing their use, as reflected by the low rates of use and adherence. OBJECTIVE: The aims of the study are to understand the barriers to using web-based mental health programs for the prevention of depression and the possible dangers or concerns regarding the use of such programs. METHODS: BroMatters and HardHat were two randomized controlled trials (RCTs) that evaluated the effectiveness of e-mental health programs for preventing workplace depression. In the BroMatters RCT, only working men who were at high risk of having a major depressive episode were included. The participants were assigned to either the control group or 1 of 2 intervention groups. The control participants had access to the general depression information on the BroMatters website. Intervention group 1 had access to BroMatters and BroHealth-the depression prevention program. Intervention group 2 had access to BroMatters and BroHealth along with weekly access to a qualified coach through telephone calls. The HardHat trial targeted both men and women at high risk of having a major depressive episode. The participants in the intervention group were given access to the HardHat depression prevention program (which included a web-based coach), whereas HardHat access was only granted to the control group once the study was completed. This qualitative study recruited male participants from the intervention groups of the two RCTs. A total of 2 groups of participants were recruited from the BroMatters study (after a baseline interview: n=41; 1 month after the RCT: n=20; 61/744, 8.2%), and 1 group was recruited from the HardHat RCT 1 month after the initial quantitative interview (9/103, 8.7%). Semistructured interviews were performed with the participants (70/847, 8.3%) and analyzed using content analysis. RESULTS: There were both personal and program-level barriers to program use. The three personal barriers included time, stress level, and the perception of depression prevention. Content, functionality, and dangers were the program-level barriers to the use of web-based mental health programs. Large amounts of text and functionality issues within the programs decreased participants' engagement. The dangers associated with web-based mental health programs included privacy breaches and inadequate help for severe symptoms. CONCLUSIONS: There are personal and program-level barriers to the use of web-based mental health programs. The stigmatization of help seeking for depression symptoms affects the time spent on the program, as does the public perception of depression. Certain barriers may be mitigated by program updates, whereas others may require a complete shift in the perception of depression prevention.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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