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Enregistrement W4283458732 · doi:10.2196/35685

Feasibility of Text Messages for Enhancing Therapeutic Engagement Among Youth and Caregivers Initiating Outpatient Mental Health Treatment: Mixed Methods Study

2022· article· en· W4283458732 sur OpenAlexaffvenue
Susan Jerrott, Sharon Clark, Jill Chorney, Aimée Coulombe, Lori Wozney

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionMultidisciplinary approachIntervention (counseling)MedicineAnalyticsPsychologyNursingPsychiatryComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pathways to mental health services for youth are generally complex and often involve numerous contact points and lengthy delays. When starting treatment, there are a host of barriers that contribute to low rates of therapeutic engagement. Automated text messages offer a convenient, low-cost option for information sharing and skill building, and they can potentially activate positive behaviors in youth and caregivers prior to beginning formal therapy. To date, there is little evidence for the feasibility of initiating transdiagnostic text messages during the early stages of youth and caregiver contact with community outpatient mental health services. OBJECTIVE: To develop and test the feasibility of implementing 2 novel text messaging campaigns aimed at youth clients and their caregivers during the early stages of engaging with outpatient mental health services. METHODS: A multidisciplinary panel of experts developed two 12-message interventions with youth and caregivers prior to deployment. Each message included a link to an external interactive or multimedia resource to extend skill development. Enrollment of youth aged 13 to 18 years, their caregivers, or both occurred at 2 early treatment timepoints. At both time points, text messages were delivered automatically 2 times a week for 6 weeks. Analytics and survey data were collected in 2 phases, between January and March 2020 and between January and May 2021. Enrollment, willingness to persist in using the intervention, engagement, satisfaction, perceived value, and impact were measured. Descriptive statistics were used to summarize youth and caregiver outcomes. RESULTS: A total of 41 caregivers and 36 youth consented to participate. Follow-up survey response rates were 54% (22/41) and 44%, (16/36) respectively. Over 1500 text messages were sent throughout the study. More than three-quarters (14/16, 88%) of youth reported that they learned something new and noticed a change in themselves due to receiving the texts; the same proportion (14/16, 88%) of youth said they would recommend the text messages to others. Youth ranked the first text message, related to coping with difficult emotions, as the most helpful of the series. Caregivers reported acting differently due to receiving the texts. Over two-thirds of caregivers were satisfied with the texts (16/22, 73%) and would recommend them to others (16/22, 73%). Caregivers perceived diverse levels of value in the text topics, with 9 of the 12 caregiver texts rated by at least one caregiver as the most helpful. CONCLUSIONS: Results are preliminary but show that brief, core skill-focused text messages for youth clients and caregivers in community outpatient mental health services are feasible. Both youth and caregivers reported promising knowledge and behavior change with exposure to only 12 messages over 6 weeks. A larger study with statistical power to detect changes in both perceived helpfulness and engagement is required to confirm the effectiveness of this type of transdiagnostic intervention.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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