Building Emotional Awareness and Mental Health (BEAM): an open-pilot and feasibility study of a digital mental health and parenting intervention for mothers of infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal mental health concerns and parenting stress in the first few years following childbirth are common and pose significant risks to maternal and child well-being. The COVID-19 pandemic has led to increases in maternal depression and anxiety and has presented unique parenting stressors. Although early intervention is crucial, there are significant barriers to accessing care. METHODS: To inform a larger randomized controlled trial, the current open-pilot trial investigated initial evidence for the feasibility, acceptability, and efficacy of a newly developed online group therapy and app-based mental health and parenting program (BEAM) for mothers of infants. Forty-six mothers 18 years or older with clinically elevated depression scores, with an infant aged 6-17 months old, and who lived in Manitoba or Alberta were enrolled in the 10-week program (starting in July 2021) and completed self-report surveys. RESULTS: The majority of participants engaged in each of the program components at least once and participants indicated relatively high levels of app satisfaction, ease of use, and usefulness. However, there was a high level of attrition (46%). Paired-sample t-tests indicated significant pre- to post-intervention change in maternal depression, anxiety, and parenting stress, and in child internalizing, but not externalizing symptoms. Effect sizes were in the medium to high range, with the largest effect size observed for depressive symptoms (Cohen's d = .93). DISCUSSION: This study shows moderate levels of feasibility and strong preliminary efficacy of the BEAM program. Limitations to program design and delivery are being addressed for testing in adequately powered follow-up trials of the BEAM program for mothers of infants. TRIAL REGISTRATION: NCT04772677 . Registered on February 26 2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».