The Effects of an Exposure-Based Mobile App on Symptoms of Posttraumatic Stress Disorder in Veterans: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Barriers to accessing in-person care can prevent veterans with posttraumatic stress disorder (PTSD) from receiving trauma-focused treatments such as exposure therapy. Mobile apps may help to address unmet need for services by offering tools for users to self-manage PTSD symptoms. Renew is a mobile mental health app that focuses on exposure therapy and incorporates a social support function designed to promote user engagement. OBJECTIVE: We examined the preliminary efficacy of Renew with and without support from a research staff member compared with waitlist among 93 veterans with clinically significant PTSD symptoms. We also examined the impact of study staff support on participant engagement with the app. METHODS: In a pilot randomized controlled trial, we compared Renew with and without support from a research staff member (active use condition) with waitlist (delayed use condition) over 6 weeks. Participants were recruited through online advertisements. The Posttraumatic Stress Disorder Checklist for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition (DSM-5) was used to measure PTSD symptoms at pre, post, and 6-week follow-up. Usage data were collected to assess engagement with Renew. RESULTS: Results indicated a small effect size (d=-0.39) favoring those in the active use conditions relative to the delayed use condition, but the between-group difference was not significant (P=.29). There were no differences on indices of app engagement between the 2 active use conditions. Exploratory analyses found that the number of support persons users added to the app, but not the number of support messages received, was positively correlated with app engagement. CONCLUSIONS: Findings suggest Renew may hold promise as a self-management tool to reduce PTSD symptoms in veterans. Involving friends and family in mobile mental health apps may help bolster engagement with no additional cost to public health systems. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04155736; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04155736.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».