A survey of eMedia-delivered interventions for schizophrenia used in randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Farooq Naeem,1 Tariq Munshi,1 Shuo Xiang,1 Megan Yang,1 Farhad Shokraneh,2 Yumeen Syed,3 Muhammad Ayub,1 Clive E Adams,4 Saeed Farooq5 1Department of Psychiatry, Queens University, Kingston, ON, Canada; 2Institute of Mental Health, Nottingham, UK; 3Trenlogic, Toronto, ON, Canada; 4Nottingham University, Nottingham, 5Keele University, Stafford, UK Background: Randomized trials evaluating electronic Media (eMedia) delivery of interventions are increasingly frequent in mental health. Although a number of reviews have reported efficacy of these interventions, none has reviewed the type of eMedia interventions and quality of their description. We therefore decided to conduct a survey of eMedia-delivered interventions for schizophrenia.Methods: We surveyed all relevant trials reliably identified in the Cochrane Schizophrenia Group’s comprehensive register of trials by authors working independently. Data were extracted regarding the size of the trial, interventions, outcomes and how well the intervention was described.Results: eMedia delivery of interventions is increasingly frequent in trials relevant to the care of people with schizophrenia. The trials varied considerably in sample sizes (mean =123, median =87, range =20–507), and interventions were diverse, rarely evaluating the same approaches and were poorly reported. This makes replication impossible. Outcomes in these studies are limited, have not been noted to be chosen by end users and seem unlikely to be easy to apply in routine care. No study reported on potential adverse effects or cost, end users satisfaction or ease of use. None of the papers mentioned the use of CONSORT eHealth guidelines.Conclusion: There is a need to improve reporting and testing of psychosocial interventions delivered by eMedia. New trials should comply with CONSORT eHealth guidance on design, conduct and reporting, and existing CONSORT should be updated regularly, as the field is constantly evolving. Keywords: randomized trials, survey, eMedia, information technology, schizophrenia, methodology
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 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 | 0,379 | 0,730 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».