A Conversational, Virtual, Avatar-Led Cognitive Behavioral Therapy App Intervention for Improving the Quality of Life and Mental Health of People With Epilepsy: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy is a common neurological disorder affecting about 1 in 100 people in the United Kingdom. Many individuals experience a lower quality of life as a result of their epilepsy diagnosis and are more likely to develop mental health problems, such as anxiety and depression. Medical interventions for this client group tend to focus on the treatment of seizures, whereas mental health disorders often remain undiagnosed and untreated. Early identification and treatment of mental health difficulties in people with epilepsy are vital to ensure better outcomes and improvements in quality of life. OBJECTIVE: The aim of this exploratory randomized controlled trial is to evaluate whether an 8-week cognitive behavioral therapy-based intervention delivered through a mobile app-ThinkNinja for Epilepsy-is a clinically effective tool to improve quality of life, mental health, and emotional well-being in a large sample of people with epilepsy and anxiety or comorbid anxiety and depression. METHODS: The study aims to recruit 184 individuals, 18 to 65 years of age, with a self-reported diagnosis of epilepsy and anxiety or comorbid anxiety and depression. Participants will be randomly assigned to the ThinkNinja for Epilepsy app condition (arm A) or the waiting-list control group (arm B). Participants in arm A will receive access to the ThinkNinja for Epilepsy app first. After 8 weeks, participants in arm B will receive the same full access to the ThinkNinja for Epilepsy app as the participants in arm A. This design will allow an initial between-subjects analysis between the two conditions as well as a within-subject analysis including all participants. The primary outcome is participants' quality of life, measured by the 10-item patient-weighted Quality of Life in Epilepsy questionnaire. The secondary outcomes include measures of anxiety, using the 7-item Generalized Anxiety Disorder assessment; depression, using the 9-item Patient Health Questionnaire; medication adherence, using the Medication Adherence Questionnaire; and impression of change, using the Patient Global Impression of Change questionnaire. RESULTS: Recruitment for this study began in March 2022 and was completed in October 2022. We expect data collection to be finalized by May 2023 and study results to be available within 12 months of the final data collection date. Results of the study will be written up as soon as possible thereafter, with the intention of publishing the outcomes in high-quality peer-reviewed journals. CONCLUSIONS: This study aims to determine the clinical efficacy and safety of the ThinkNinja for Epilepsy intervention at improving the quality of life, mental health, and emotional well-being of people with epilepsy. The findings from our study will hopefully contribute to addressing the critical gap in universal provision and accessibility of mental health and emotional well-being support for people with epilepsy. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry 16270209 (04/03/2022); https://www.isrctn.com/ISRCTN16270209. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40261.
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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 | 0,027 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,011 |
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 ».