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Enregistrement W3201013850 · doi:10.1136/bmjopen-2020-046755

<i>‘</i>Care co-ordinator in my pocket’: a feasibility study of mobile assessment and therapy for psychosis (TechCare)

2021· article· en· W3201013850 sur OpenAlexaff
Nadeem Gire, Neil Caton, Mick McKeown, Naeem Mohmed, Joy Duxbury, James Kelly, Miv Riley, Peter Taylor, Christopher D. J. Taylor, Farooq Naeem, Imran B. Chaudhry, Nusrat Husain

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePsychosisPsychiatryFamily medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of the project was to examine the acceptability and feasibility of a mobile phone application-based intervention 'TechCare', for individuals with psychosis in the North West of England. The main objectives were to determine whether appropriate individuals could be identified and recruited to the study and whether the TechCare App would be an acceptable intervention for individuals with psychosis. METHODS: This was a mixed methods feasibility study, consisting of a test-run and feasibility evaluation of the TechCare App intervention. SETTING: Early Intervention Services (EIS) for psychosis, within an NHS Trust in the North West of England. PARTICIPANTS: Sixteen participants (test-run n=4, feasibility study n=12) aged between 18 and 65 years recruited from the East, Central and North Lancashire EIS. INTERVENTION: A 6-week intervention, with the TechCare App assessing participants' symptoms and responses in real-time and providing a personalised-guided self-help-based psychological intervention based on the principles of Cognitive Behaviorual Therapy (CBT). RESULTS: A total of 83.33% (n=10) of participants completed the 6-week feasibility study, with 70% of completers achieving the set compliance threshold of ≥33% engagement with the TechCare App system. Analysis of the qualitative data suggested that participants held the view that the TechCare was both an acceptable and feasible means of delivering interventions in real-time. CONCLUSION: Innovative digital clinical technologies, such as the TechCare App, have the potential to increase access to psychological interventions, reduce health inequality and promote self-management with a real-time intervention, through enabling access to mental health resources in a stigma-free, evidence-based and time-independent manner. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02439619.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,397 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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