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Enregistrement W3204537186 · doi:10.2196/28734

Transitioning From In-Person to Remote Clinical Research on Depression and Traumatic Brain Injury During the COVID-19 Pandemic: Study Modifications and Preliminary Feasibility From a Randomized Controlled Pilot Study

2021· article· en· W3204537186 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren Fisher, Sylvie Tuchman, Andrew J. Curreri, Maggie Markgraf, Maren Nyer, Paolo Cassano, Grant L. Iverson, Maurizio Fava, Ross Zafonte, Paola Pedrelli

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthPsychosocialTelemedicineRandomized controlled trialMedicineAttendancePsychological interventionMental healthClinical trialTraumatic brain injuryPopulationPsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telehealth has provided many researchers, especially those conducting psychosocial research, with the tools necessary to transition from in-person to remote clinical trials during the COVID-19 pandemic. A growing body of research supports the effectiveness of telemental health for a variety of psychiatric conditions, but few studies have examined telemental health for individuals with comorbid medical diagnoses. Furthermore, little is known about the remote implementation of clinical trials examining telemental health interventions. OBJECTIVE: This paper outlines the procedural modifications used to facilitate conversion of an in-person randomized controlled trial of cognitive behavioral therapy (CBT) for depression in individuals with traumatic brain injury (TBI; CBT-TBI) to a telemental health study administered remotely. METHODS: Given the nature of remote implementation and specific challenges experienced by individuals with TBI, considerations related to treatment delivery, remote consent, data management, neuropsychological assessment, safety monitoring, and delivery of supportive material have been discussed. Feasibility, acceptability, and safety were evaluated by examining attendance and participant responses on self-report measures of treatment satisfaction and suicidal behavior. RESULTS: High rates of treatment attendance, assessment completion, study retention, and satisfaction with the intervention and modality were reported by participants who completed at least one telemental health CBT-TBI session. CONCLUSIONS: Study modifications are necessary when conducting a study remotely, and special attention should be paid to comorbidities and population-specific challenges (eg, cognitive impairment). Preliminary data support the feasibility, acceptability, and safety of remotely conducting a randomized controlled trial of CBT-TBI. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03307070; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03307070.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,102 · 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.

Devis d'étudeEssai non randomisé
DomaineMéthodes
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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