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Enregistrement W4285083779 · doi:10.31234/osf.io/6cngz

EMPOWER in Daily Life: A Qualitative Investigation of End User Experience of a blended digital intervention for relapse prevention in schizophrenia in a cluster randomised controlled feasibility trial.

2022· preprint· en· W4285083779 sur OpenAlexaff
Stephanie Allan, Sara A. Beedie, Hamish J. McLeod, John Farhall, John Gleeson, Simon Bradstreet, Emma Morton, Imogen Bell, Alison Wilson-Kay, Helen Whitehill, Claire Matrunola, David Thomson, Andrea Clark, Andrew Gumley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilHealth Technology Assessment ProgrammeMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAffordancePsychologyThematic analysisMental healthQualitative researchContext (archaeology)Intervention (counseling)Cluster randomised controlled trialApplied psychologyMedical educationMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To study the end-user experiences of participants randomised to receive a blended digital intervention for relapse prevention in schizophrenia in the context of a cluster randomised controlled feasibility trial.Design: A qualitative interview design with thematic analysis was used.Method: A subsample of EMPOWER participants comprising 16 patients, 5 mental health staff and one carer were interviewed one-on-one.Results: Two overarching themes were constructed that were relevant for understanding end-user experiences within the EMPOWER trial: Affordances and Change Processes. Affordances described the processes underpinning how and why participants interacted with or avoided the various components of the intervention. Affordances spanned all EMPOWER components, including self-monitoring, peer support workers, clinical triaging, self-management messages and diary function. The affordances were Access to Social Connection, Access to Digital, Access to Mental Health Support, the Ability to Gauge Mental Health and Access to Mental Health Information. The affordances framework helped explain the multitude of engagement trajectories featured within the qualitative interviews. If participants sustained usage, affordances acted as a springboard for change processes, including increased self-confidence that patients could self-manage, noticing patterns and changes, and using EMPOWER as a conversation starter.Conclusions: The implementation process of EMPOWER was emergent and was best described by the intervention offering a range of affordances which could act as implementation barriers or facilitators depending on individual needs and wants. Affordances may present a sound theoretical framework for explaining end-user experiences.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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