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Enregistrement W4214487991 · doi:10.31234/osf.io/bgh2r

Building Emotional Awareness and Mental Health (BEAM): A pilot randomized controlled trial of an App-based program for mothers of toddlers

2022· preprint· en· W4214487991 sur OpenAlexaboutno aff
Anna MacKinnon, Kaeley M. Simpson, Marlee R. Salisbury, Lara Penner‐Goeke, Charlie Rioux, Gerald F. Giesbrecht, Ryan J. Giuliano, Catherine Lebel, Jennifer L. P. Protudjer, Shannon Sauer‐Zavala, Melanie F. P. Soderstrom, Lianne Tomfohr‐Madsen, Leslie E. Roos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychoeducationRandomized controlled trialTelehealthCoping (psychology)PsychologySocial supportIntervention (counseling)MedicineClinical psychologyNursingHealth carePsychiatryTelemedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Families have faced unprecedented challenges during the COVID-19 pandemic, leading to increased maternal mental health problems and barriers to accessing care. Innovative programs are needed to support both maternal mental health and parenting, and to buffer the long-term impacts of stress on young children. Using a patient-oriented approach, our research team co-developed and pilot tested an App-based psychoeducation and social-connection platform: Building Emotional Awareness and Mental Health (BEAM). The co-development process involved a parent advisory board from conceptualization and design, through to direct participation in the program delivery. The BEAM program includes weekly videos and activities based on Unified Protocol therapy modules and emotion-focused parenting strategies, a weekly telehealth group review session, and access to a private online forum for support from other mothers and clinical coaches. A pilot randomized control trial was conducted across two provinces in Canada. 65 mothers of preschool children (aged 18-36 months old), with moderate-to-severe depression (Patient Health Questionaire-9≥10), were allocated to either the 10-week BEAM intervention (n=33) or treatment as usual control (n=32) groups. Participants completed questions about feasibility and acceptability of the program and pre/post self-report measures of mental health, parenting, positive coping and child behavior outcomes. Engagement was relatively high at the beginning of the program, with 78.8% starting the BEAM App and 70.6% attending ≥1 telehealth session. Most respondents felt socially supported, satisfied with the App, and found it easy to use. Data were analysed using mixed models and an intention-to-treat approach. Pre-post results indicated interaction effects with greater reductions in overall mental health problems and specific anxiety and sleep symptoms among BEAM versus control participants, as well as time effects with reductions in depression symptoms across both groups. No significant treatment effects emerged for the other mental health symptoms, parenting problems, positive coping, or child behaviour outcomes. Descriptive data are included to highlight possible areas of promise for future large efficacy trials. Technological difficulties and other challenges that may have led to attrition and impacted outcomes are discussed. The BEAM program has promise as a novel, feasible and acceptable intervention for improving mental health among mothers of young children.

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)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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