A Gamified Smartphone-Based Intervention for Depression: Randomized Controlled Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Available smartphone-based interventions for depression predominantly use evidence-based strategies from cognitive-behavioral therapy (CBT), but patient engagement and reported effect sizes are small. Recently, studies have demonstrated that smartphone-based interventions combining CBT with gamified approach-avoidance bias modification training (AAMT) can foster patient engagement and reduce symptoms of several mental health problems. OBJECTIVE: Based on these findings, we developed a gamified smartphone-based intervention, mentalis Phoenix (MT-Phoenix), and hypothesized the program would both engage patients and produce preliminary evidence for the reduction of depressive symptoms. METHODS: To test this hypothesis, we evaluated MT-Phoenix in a randomized controlled pilot trial including 77 individuals with elevated depression scores (Patient Health Questionnaire-9 scores ≥5). Participants were either instructed to train for 14 days with MT-Phoenix or assigned to a waitlist control condition. Engagement with the intervention was measured by assessing usage data. The primary outcome was reduction in depressive symptom severity at postassessment. RESULTS: =19.34; P=.001), with a large effect size (d=1.02). Effects were sustained at a 3-month follow-up. CONCLUSIONS: A gamified smartphone-based intervention combining CBT with AAMT may foster patient engagement and effectively target depressive symptoms. Future studies should evaluate the effectiveness of this intervention in a phase 3 trial using clinical samples. Moreover, the intervention should be compared to active control conditions. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trial Registry DRKS00012769; https://tinyurl.com/47mw8du7.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».