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Enregistrement W4281692124 · doi:10.2196/35086

An Intervention to Connect Patients With Psychosis and Volunteers via Smartphone (the Phone Pal): Development Study

2022· article· en· W4281692124 sur OpenAlexvenueno aff
Mariana Pinto da Costa

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)OperationalizationConversationPsychological interventionPhonePsychologyMedical educationApplied psychologyFocus groupMobile phoneMultimediaMedicineComputer scienceNursingCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intervention development is a critical stage. However, evidence indicates that the substandard reporting of intervention details is widespread. OBJECTIVE: This study aimed to provide an overview of the guiding frameworks, methodology, and stages for the design and construction of a new complex intervention-the Phone Pal. METHODS: The intervention development process followed the Medical Research Council framework for developing complex interventions as well as the person-based approach. The intervention was developed following the evidence synthesis of a literature review, a focus group study, and a survey after consultation and input from advisory groups with a range of stakeholders, including patients, volunteers, clinicians, and academics. RESULTS: The developed logic model outlines the contextual factors, intervention, mechanisms of change, and short- and long-term outcomes. The operationalized intervention required matching 1 patient with 1 volunteer to communicate with each other through a smartphone via SMS text messages, WhatsApp messages or email, and audio or video calls. Each participant was encouraged to communicate with their match at least once per week for a 12-week period using informal conversation. CONCLUSIONS: The systematic process and theoretically sound strategy through which this intervention was developed can provide insights to future researchers on the reality of developing and preparing the operationalization of a digital intervention using multiple components.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,399 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
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