Coach-Supported Versus Self-guided Digital Training Course for a Problem-solving Psychological Intervention for Nonspecialists: Protocol for a Pre-Post Nested Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial interventions delivered by nonspecialists can be effective at reducing common adolescent mental health problems in low-resource settings. However, there is a lack of evidence on resource-efficient methods for building capacity to deliver these interventions. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate the effects of a digital training (DT) course, delivered in a self-guided format or with coaching, on nonspecialists' competency to deliver a problem-solving intervention intended for adolescents with common mental health problems in India. METHODS: We will conduct a pre-post study with a nested parallel, 2-arm, individually randomized controlled trial. The study aims to recruit 262 participants, randomized 1:1 to receive either a self-guided DT course or a DT course with weekly individualized coaching provided remotely by telephone. In both arms, the DT will be accessed over 4 to 6 weeks. Participants will be nonspecialists (ie, without prior practice-based training in psychological therapies) recruited from among university students and affiliates of nongovernmental organizations in Delhi and Mumbai, India. RESULTS: Outcomes will be assessed at baseline and 6 weeks post randomization using a knowledge-based competency measure that incorporates a multiple-choice quiz format. The primary hypothesis is that self-guided DT will lead to increased competency scores among novices with no prior experience of delivering psychotherapies. The secondary hypothesis is that digital training with coaching will have an incremental effect on competency scores compared with DT alone. The first participant was enrolled on April 4, 2022. CONCLUSIONS: The study will address an evidence gap on the effectiveness of training methods for nonspecialist providers of adolescent mental health interventions in low-resource settings. The findings from this study will be used to support wider efforts to scale up evidence-based mental health interventions for young people. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05290142; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05290142. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/41981.
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 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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,010 |
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 ».