Effects of a Person-Centered eHealth Intervention for Patients on Sick Leave Due to Common Mental Disorders (PROMISE Study): Open Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sick leave due to common mental disorders (CMDs) is a public health problem in several countries, including Sweden. Given that symptom relief does not necessarily correspond to return to work, health care interventions focusing on factors that have proven important to influence the return to work process, such as self-efficacy, are warranted. Self-efficacy is also a central concept in person-centered care. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the effects of a person-centered eHealth intervention for patients on sick leave due to CMDs. METHODS: A randomized controlled trial of 209 patients allocated to either a control group (107/209, 51.2%) or an intervention group (102/209, 48.8%) was conducted. The control group received usual care, whereas the intervention group received usual care with the addition of a person-centered eHealth intervention. The intervention was built on person-centered care principles and consisted of telephone support and a web-based platform. The primary outcome was a composite score of changes in general self-efficacy (GSE) and level of sick leave at the 6-month follow-up. An intention-to-treat analysis included all participants, and a per-protocol analysis consisted of those using both the telephone support and the web-based platform. RESULTS: At the 3-month follow-up, in the intention-to-treat analysis, more patients in the intervention group improved on the composite score than those in the control group (20/102, 19.6%, vs 10/107, 9.3%; odds ratio [OR] 2.37, 95% CI 1.05-5.34; P=.04). At the 6-month follow-up, the difference was no longer significant between the groups (31/100, 31%, vs 25/107, 23.4%; OR 1.47, 95% CI 0.80-2.73; P=.22). In the per-protocol analysis, a significant difference was observed between the intervention and control groups at the 3-month follow-up (18/85, 21.2%, vs 10/107, 9.3%; OR 2.6, 95% CI 1.13-6.00; P=.02) but not at 6 months (30/84, 35.7%, vs 25/107, 23.4%; OR 1.8, 95% CI 0.97-3.43; P=.06). Changes in GSE drove the effects in the composite score, but the intervention did not affect the level of sick leave. CONCLUSIONS: A person-centered eHealth intervention for patients on sick leave due to CMDs improved GSE but did not affect the level of sick leave. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03404583; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03404583.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».