Effectiveness of an Internet-Based Machine-Guided Stress Management Program Based on Cognitive Behavioral Therapy for Improving Depression Among Workers: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of an unguided internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) stress management program on depression may be enhanced by applying artificial intelligence (AI) technologies to guide participants adopting the program. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe a research protocol to investigate the effect of a newly developed iCBT stress management program adopting AI technologies on improving depression among healthy workers during the COVID-19 pandemic. METHODS: This study is a two-arm, parallel, randomized controlled trial. Participants (N=1400) will be recruited, and those who meet the inclusion criteria will be randomly allocated to the intervention or control (treatment as usual) group. A 6-week, six-module, internet-based stress management program, SMART-CBT, has been developed that includes machine-guided exercises to help participants acquire CBT skills, and it applies machine learning and deep learning technologies. The intervention group will participate in the program for 10 weeks. The primary outcome, depression, will be measured using the Beck Depression Inventory II at baseline and 3- and 6-month follow-ups. A mixed model repeated measures analysis will be used to test the intervention effect (group × time interactions) in the total sample (universal prevention) on an intention-to-treat basis. RESULTS: The study was at the stage of recruitment of participants at the time of submission. The data analysis related to the primary outcome will start in January 2022, and the results might be published in 2022 or 2023. CONCLUSIONS: This is the first study to investigate the effectiveness of a fully automated machine-guided iCBT program for improving subthreshold depression among workers using a randomized controlled trial design. The study will explore the potential of a machine-guided stress management program that can be disseminated online to a large number of workers with minimal cost in the post-COVID-19 era. TRIAL REGISTRATION: UMIN Clinical Trials Registry（UMIN-CTR) UMIN000043897; https://upload.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000050125. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/30305.
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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 | 0,029 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,010 |
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 ».