Mobile Mental Health in Women’s Community-Based Organizations: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Of every 10 women in rural India, 1 suffers from a common mental disorder such as depression, and untreated depression is associated with significant morbidity and mortality. Several factors lead to a large treatment gap, specifically for women in rural India, including stigma, lack of provider mental health workforce, and travel times. There is an urgent need to improve the rates of detection and treatment of depression among women in rural India without overburdening the scarce mental health resources. OBJECTIVE: We propose to develop, test, and deploy a mental health app, MITHRA (Multiuser Interactive Health Response Application), for depression screening and brief intervention, designed for use in women's self-help groups (SHGs) in rural India. METHODS: We will use focus groups with SHG members and community health workers to guide the initial development of the app, followed by iterative modification based on input from a participatory design group consisting of proposed end users of the app (SHG members). The final version of the app will then be deployed for testing in a pilot cluster randomized trial, with 3 SHGs randomized to receive the app and 3 to receive enhanced care as usual. RESULTS: This study was funded in June 2021. As of September 2022, we have completed both focus groups, 1 participatory design group, and app development. CONCLUSIONS: Delivering app-based depression screening and treatment in community settings such as SHGs can address stigma and transportation-related barriers to access to depression care and overcome cultural and contextual barriers to mobile health use. It can also address the mental health workforce shortage. If we find that the MITHRA approach is feasible, we will test the implementation and effectiveness of MITHRA in multiple SHGs across India in a larger randomized controlled trial. This approach of leveraging community-based organizations to improve the reach of depression screening and treatment is applicable in rural and underserved areas across the globe. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42919.
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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 | 0,038 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,016 |
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 ».