MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309661989 · doi:10.2196/40713

A Smartphone-Based Intervention for Anxiety and Depression in Racially and Ethnically Diverse Adults (EASE): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4309661989 sur OpenAlexvenueno aff
Lorra Garey, Michael J. Zvolensky, Matthew W. Gallagher, Anka A. Vujanovic, Darla E. Kendzor, Lancer Stephens, Marshall K. Cheney, Ashley B. Cole, Krista Kezbers, Cameron T. Matoska, Jillian Robison, Audrey Montgomery, Christopher Zappi, Michael S. Businelle

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthStephenson Cancer CenterTobacco Settlement Endowment Trust
Mots-clésAnxietyRandomized controlled trialMental healthDepression (economics)mHealthMedicineHealth carePsychologyClinical psychologyGerontologyPsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clear health disparities have emerged in the rates of COVID-19 exposure, hospitalization, and death among Black, Hispanic, and American Indian (BHAI) individuals, relative to non-Hispanic White (NHW) individuals. BHAI populations have been disproportionately affected by lower behavioral health access and heightened negative mental health outcomes during the pandemic. OBJECTIVE: This project directly addresses health disparities in access to behavioral health care during the COVID-19 pandemic among BHAI populations via an adaptation of the established, initially validated, low-cost, mobile app Easing Anxiety Sensitivity for Everyone (EASE) among individuals with symptoms of elevated anxiety or depression or both. METHODS: The EASE trial is a 2-arm, prospective, randomized, blinded-assessor study with intention-to-treat analysis. Participants (N=800; n=200, 25%, Black; n=200, 25%, Hispanic; n=200, 25%, American Indian; and n=200, 25%, NHW) are randomized to receive either EASE or an active comparison condition for anxiety and depression. Participants compete an online prescreener, an enrollment call to provide informed consent, a baseline survey, a 6-month intervention period, and 3- and 6-month postbaseline assessments. Select participants also complete a 3- and 6-month postbaseline qualitative interview via phone or an online platform (eg, Zoom). Participants complete 2 scheduled daily ecological momentary assessments (EMAs) during the 6-month study period. These twice-daily EMAs guide a just-in-time approach to immediate, personalized behavioral health care. RESULTS: Outcomes include reductions in anxiety and depressive symptoms and functional impairment at 3 and 6 months postrandomization. We also will examine putative mechanisms (eg, anxiety sensitivity [AS] and COVID-19-specific stress and fear) of the intervention effects. Further, as treatment effects may differ across sociocultural factors, perceived discrimination, social support, and socioeconomic status (SES) will be evaluated as potential moderators of treatment effects on the primary outcomes. Process evaluation using data collected during the study, as well as individual interviews with participants, will complement quantitative data. CONCLUSIONS: Data from this efficacy trial will determine whether EASE successfully improves symptoms of anxiety and depression and whether these improvements outperform an active comparison control app. If successful, findings from this study have the potential to decrease anxiety and depression symptoms among vulnerable populations determined to be most at risk of exacerbated, long-lasting negative health sequelae. Data from this study may be used to support an implementation and dissemination trial of EASE within real-world behavioral health and social service settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05074693; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05074693. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40713.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,017

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,422 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207