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Enregistrement W3180759401 · doi:10.2196/20969

Designing Asynchronous Remote Support for Behavioral Activation in Teenagers With Depression: Formative Study

2021· article· en· W3180759401 sur OpenAlexvenueno aff
Arpita Bhattacharya, Ria Nagar, Jessica L. Jenness, Sean A. Munson, Julie A. Kientz

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMental healthPsychological interventionThe InternetFormative assessmentPsychologyIntervention (counseling)MoodApplied psychologyAsynchronous communicationInternet privacyMedical educationMedicineClinical psychologyPsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many teenagers in the United States experience challenges with symptoms of depression, and they lack adequate resources for accessing in-person mental health care. Involving teens and clinicians in designing technologies that use evidence-based practices that reduce barriers to accessing mental health care is crucial. Interventions based on behavioral activation (BA) help teens understand the relationship between mood and activity, help them practice goal-directed behaviors to improve mood, and may be particularly well-suited to delivery via internet-based platforms. OBJECTIVE: This study aims to understand the needs and challenges that teens and mental health clinicians face in depression management and involve them in the design process of a remote intervention that uses asynchronous remote communities. Our goal is to understand the benefits and challenges of adapting BA to an internet-based platform that supports the asynchronous remote community approach as a delivery tool for teen depression management. METHODS: We enrolled mental health clinicians (n=10) and teens (n=8) in separate, private, internet-based groups on Slack (Slack Technologies Inc). They participated in 20-minute design activities for 10 weeks and were then invited to interviews about their experiences in the study. RESULTS: Both teen and clinician participants wanted internet-based support for BA as a supplement to in-person therapy. Although participants perceived the asynchronous format as conducive to supporting accessible care, teens and clinicians raised concerns about safety, privacy, and the moderating of the internet-based group. Design decisions that address these concerns need to be balanced with the potential benefits of learning coping skills, increasing access to mental health care, and promoting asynchronous human connection to support teens. CONCLUSIONS: We discuss considerations for balancing tensions in privacy and safety while designing and selecting internet-based platforms to support remote care and integrating evidence-based support when designing digital technologies for the treatment of teens with depression.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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