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Enregistrement W3185661917 · doi:10.2196/27570

Evaluation of a Commercial Mobile Health App for Depression and Anxiety (AbleTo Digital+): Retrospective Cohort Study

2021· article· en· W3185661917 sur OpenAlexvenueno aff
Margaret T. Anton, Heidi Mochari‐Greenberger, Evie Andreopoulos, Reena L. Pande

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMental healthPsychological interventionContext (archaeology)CoachingDepression (economics)Digital healthCohortPsychiatryMedicineHealth coachingCohort studyClinical psychologyPsychologyHealth careIntervention (counseling)Psychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Digital solutions, such as web-based and mobile interventions, have the potential to streamline pathways to mental health services and improve access to mental health care. Although a growing number of randomized trials have established the efficacy of digital interventions for common mental health problems, less is known about the real-world impact of these tools. AbleTo Digital+, a commercially available mental health app for depression and anxiety, offers a unique opportunity to understand the clinical impact of such tools delivered in a real-world context. Objective The primary aim of this study is to examine the magnitude of change in depression and anxiety symptoms among individuals who used AbleTo Digital+ programs. The secondary aim is to evaluate Digital+ module completion, including the use of 1:1 coaching. Methods In this retrospective cohort study, we analyzed previously collected and permanently deidentified data from a consecutive cohort of 1896 adults who initiated using one of the three Digital+ eight-module programs (depression, generalized anxiety, or social anxiety) between January 1 and June 30, 2020. Depression, generalized anxiety, and social anxiety symptoms were assessed within each program using the Patient Health Questionnaire-9, the Generalized Anxiety Disorder-7, and the Social Phobia Inventory, respectively. Linear mixed effects models were built to assess the association between module completion and symptom change among users who completed at least four modules and had at least mild baseline symptom elevations, controlling for age, gender, and baseline symptom severity. Digital+ use, including module completion, 1:1 coaching calls, and in-app coach messaging, was also evaluated. Results Significant effects were observed among depression (Cohen d=1.5), generalized anxiety (Cohen d=1.2), and social anxiety (Cohen d=1.0) program participants who completed at least four modules and had mild baseline elevations (n=470). Associations between module completion and change in depression (β=−1.2; P<.001), generalized anxiety (β=−1.1; P<.001), and social anxiety (β=−2.4; P<.001) symptom scores retained significance with covariate adjustment. Participants completed an average of 2.6 (SD 2.7) modules. The average total length of app use was 52.2 (SD 83.5) days. Approximately two-thirds of the users engaged in at least 1 coaching call (66.82%, 1267/1896) or in-app text messaging (66.09%, 1253/1896). Participants who completed at least four modules participated in significantly more coaching calls per module (mean 1.1, SD 0.7) than users who completed fewer than four modules (mean 1.0, SD 1.2; t1407=−2.1; P=.03). Conclusions This study demonstrated that AbleTo Digital+ users experienced significant reductions in depression, generalized anxiety, and social anxiety symptoms throughout the program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,426 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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