Strength-based Video-feedback to improve maternal sensitivity in mother-infant dyads with maternal depressive symptoms: Study protocol for a randomized controlled feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Maternal sensitivity and mentalization are fundamental for children's mental health development. These skills have been negatively associated with maternal postpartum depressive symptomatology. Moreover, its prevalence increases in low socioeconomic and psychosocial risk contexts, where the access to treatment is scarce. Even though Attachment Based Interventios, such as Video-Feedback has been internationally recognized as an effective intervention. Its cost, as well as the need for language translation and cultural adaptation makes it difficult to implement in Latinamerican countries. Aim: The present study aims to assess the feasibility and acceptability of an online Video-Feedback intervention informed n mentalization aimed at mother-infant dyads with depressive symptomatology who attend Chilean public health centers. Method: This is a pilot randomized clinical trial with two groups of 60 mother-infant dyads between 4 and 12 months of age. Participants will be randomly assigned to control and experimental groups in a 1:1 ratio. Even though both groups will receive usual treatment, the experimental group will also receive the present video-intervention. At the end of the study, feasibility will be assessed based on focus groups aimed at interveners and quantitative outcomes such as recruitment rate, questionnaire completion rate and intervention completeness. Acceptability will be assessed from in-depth interviews with participants. In addition, effect sizes of primary and secondary outcomes will be calculated. Expected results: Results are expected to generate parameters to design a larger-scale clinical trial and to preliminary assess the effect of the reported mentalization-informed intervention on maternal sensitivity. Additionally, it seeks to contribute with a mental health intervention for low-income mother-infant dyads, which can be implemented remotely, at a low cost, and that would be suitable for implementation at a mental health care system policy. The protocol of this trial's design was registered at Clinical Trials (NCT04748731).
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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 | 0,034 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 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 ».