An mHealth Platform for Augmenting Behavioral Health in Primary Care: Longitudinal Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The collaborative care model is a well-established system of behavioral health care within primary care settings. There is potential for mobile health (mHealth) technology to augment collaborative behavioral health care in primary care settings, thereby improving scalability, efficiency, and clinical outcomes. OBJECTIVE: We aimed to assess the feasibility of engaging with and the preliminary clinical outcomes of an mHealth platform that was used to augment an existing collaborative care program in primary care settings. METHODS: We performed a longitudinal, single-arm feasibility study of an mHealth platform that was used to augment collaborative care. A total of 3 behavioral health care managers, who were responsible for coordinating disease management in 6 primary care practices, encouraged participants to use a mobile app to augment the collaborative model of behavioral health care. The mHealth platform's functions included asynchronous chats with the behavioral health care managers, depression self-report assessments, and psychoeducational content. The primary outcome was the feasibility of engagement, which was based on the number and type of participant-generated actions that were completed in the app. The primary clinical end point was a comparison of the baseline and final assessments of the Patient Health Questionnaire-9. RESULTS: Of the 245 individuals who were referred by their primary care provider for behavioral health services, 89 (36.3%) consented to app-augmented behavioral health care. Only 12% (11/89) never engaged with the app during the study period. Across all participants, we observed a median engagement of 7 (IQR 12; mean 10.4; range 0-130) actions in the app (participants: n=78). The chat function was the most popular, followed by psychoeducational content and assessments. The subgroup analysis revealed no significant differences in app usage by age (P=.42) or sex (P=.84). The clinical improvement rate in our sample was 73% (32/44), although follow-up assessments were only available for 49% (44/89) of participants. CONCLUSIONS: Our preliminary findings indicate the moderate feasibility of using mHealth technology to augment behavioral health care in primary care settings. The results of this study are applicable to improving the design and implementation of mobile apps in collaborative care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».