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Enregistrement W4309659478 · doi:10.2196/40242

Chatbot-Delivered Cognitive Behavioral Therapy in Adolescents With Depression and Anxiety During the COVID-19 Pandemic: Feasibility and Acceptability Study

2022· article· en· W4309659478 sur OpenAlexvenueno aff
Ginger E. Nicol, Ruoyun Wang, Sharon Graham, Sherry Dodd, Jane Garbutt

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthInstitute of Clinical and Translational Sciences
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePsychological interventionAnxietyMental healthCognitive behavioral therapyPsychiatrymHealthDepression (economics)Suicidal ideationTelemedicinePsychoeducationHealth careClinical psychologyPoison controlSuicide preventionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Symptoms of depression and anxiety, suicidal ideation, and self-harm have escalated among adolescents to crisis levels during the COVID-19 pandemic. As a result, primary care providers (PCPs) are often called on to provide first-line care for these youth. Digital health interventions can extend mental health specialty care, but few are evidence based. We evaluated the feasibility of delivering an evidence-based mobile health (mHealth) app with an embedded conversational agent to deliver cognitive behavioral therapy (CBT) to symptomatic adolescents presenting in primary care settings during the pandemic. OBJECTIVE: In this 12-week pilot study, we evaluated the feasibility of delivering the app-based intervention to adolescents aged 13 to 17 years with moderate depressive symptoms who were treated in a practice-based research network (PBRN) of academically affiliated primary care clinics. We also obtained preliminary estimates of app acceptability, effectiveness, and usability. METHODS: This small, pilot randomized controlled trial (RCT) evaluated depressive symptom severity in adolescents randomized to the app or to a wait list control condition. The primary end point was depression severity at 4-weeks, measured by the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Data on acceptability, feasibility, and usability were collected from adolescents and their parent or legal guardian. Qualitative interviews were conducted with 13 PCPs from 11 PBRN clinics to identify facilitators and barriers to incorporating mental health apps in treatment planning for adolescents with depression and anxiety. RESULTS: The pilot randomized 18 participants to the app (n=10, 56%) or to a wait list control condition (n=8, 44%); 17 participants were included in the analysis, and 1 became ineligible upon chart review due to lack of eligibility based on documented diagnosis. The overall sample was predominantly female (15/17, 88%), White (15/17, 88%), and privately insured (15/17, 88%). Mean PHQ-9 scores at 4 weeks decreased by 3.3 points in the active treatment group (representing a shift in mean depression score from moderate to mild symptom severity categories) and 2 points in the wait list control group (no shift in symptom severity category). Teen- and parent-reported usability, feasibility, and acceptability of the app was high. PCPs reported preference for introducing mHealth interventions like the one in this study early in the course of care for individuals presenting with mild or moderate symptoms. CONCLUSIONS: In this small study, we demonstrated the feasibility, acceptability, usability, and safety of using a CBT-based chatbot for adolescents presenting with moderate depressive symptoms in a network of PBRN-based primary care clinics. This pilot study could not establish effectiveness, but our results suggest that further study in a larger pediatric population is warranted. Future study inclusive of rural, socioeconomically disadvantaged, and underrepresented communities is needed to establish generalizability of effectiveness and identify implementation-related adaptations needed to promote broader uptake in pediatric primary care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04603053; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04603053.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations116
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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