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Enregistrement W4283387995 · doi:10.3389/fpsyt.2022.880972

Building Emotional Awareness and Mental Health (BEAM): A Pilot Randomized Controlled Trial of an App-Based Program for Mothers of Toddlers

2022· article· en· W4283387995 sur OpenAlexafffundabout
Anna MacKinnon, Kaeley M. Simpson, Marlee R. Salisbury, Janelle Bobula, Lara Penner‐Goeke, Lindsay Berard, Charlie Rioux, Gerald F. Giesbrecht, Ryan J. Giuliano, Catherine Lebel, Jennifer L. P. Protudjer, Kristin Reynolds, Shannon Sauer‐Zavala, Mélanie Söderström, Lianne Tomfohr‐Madsen, Leslie E. Roos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaChildren's Hospital FoundationResearch Manitoba
Mots-clésMental healthRandomized controlled trialPsychologyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: 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 aimed to co-develop and pilot test an App-based psychoeducation and social-connection platform: Building Emotional Awareness and Mental Health (BEAM). Methods: 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 parallel randomized control trial was conducted across two provinces in Canada. Mothers of preschool children (aged 18-36 months old), with moderate-to-severe depression (Patient Health Questionaire-9 ≥ 10), were recruited online and randomized to either the 10-week BEAM intervention or treatment as usual (TAU) control group. Online surveys (ensuring researcher blinding) included questions about feasibility and acceptability of the program and pre/post self-report measures of mental health, parenting, positive coping and child behavior outcomes. The primary outcome measures were symptoms of depression and parenting stress. Data were analyzed using mixed models and an intention-to-treat approach. Results: = 32) groups. 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. Pre-post results indicated interaction effects with greater reductions in overall mental health problems, and specifically anxiety and sleep symptoms, among BEAM vs. control participants. There were also 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 behavior 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. There were no adverse events related to study participation. Conclusions: The BEAM program has promise as a novel, feasible and acceptable intervention for improving mental health among mothers of young children. Clinical Trial Registration: [www.ClinicalTrials.gov], identifier [NCT04772677].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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