MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4361015755 · doi:10.2196/42114

Adaptation of a Mobile Interactive Obesity Treatment Approach for Early Severe Mental Illness: Protocol for a Mixed Methods Implementation and Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4361015755 sur OpenAlexvenueno aff
Ginger E. Nicol, Madeline O. Jansen, Amanda Ricchio, Julia Schweiger, Katie Keenoy, J. Philip Miller, Elaine H. Morrato, Zhaohua Guo, Bradley Evanoff, Joseph Parks, John W. Newcomer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthInstitute of Clinical and Translational Sciences
Mots-clésIntervention (counseling)Mental healthMedicinePopulationPsychological interventionMental illnessRandomized controlled trialUsabilityAdaptation (eye)StakeholderClinical trialPsychologyNursingPsychiatryComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is common in individuals with severe mental illness (SMI), contributing to a significantly shortened lifespan when compared to the general population. Available weight loss treatments have attenuated efficacy in this population, underscoring the importance of prevention and early intervention. OBJECTIVE: Here, we describe a type 1 hybrid study design for adapting and pilot-testing an existing mobile health intervention for obesity prevention in individuals with early SMI and Class I or early-stage obesity, defined as a BMI of 30-35. METHODS: An existing, evidence-based interactive obesity treatment approach using low-cost, semiautomated SMS text messaging was selected for adaptation. Community mental health clinics and Clubhouse settings in Eastern Missouri and South Florida were identified to participate. This study has the following 3 aims. First, using the Enhanced Framework for Reporting Adaptations and Modifications to Evidence-based interventions, contextual aspects of the clinical and digital treatment environments are identified for adaptation, considering 5 main stakeholder groups (clinical administrators, prescribing clinicians, case managers, nurses, and patients). Following a 2-week trial of unadapted SMS text messaging, Innovation Corps methods are used to discover needed intervention adaptations by stakeholder group and clinical setting. Second, adaptations to digital functionality and intervention content will be made based on themes identified in aim 1, followed by rapid usability testing with key stakeholders. A process for iterative treatment adaptation will be developed for making unplanned modifications during the aim 3 implementation pilot study. Individuals working in partner community mental health clinics and Clubhouse settings will be trained in intervention delivery. Third, in a randomized pilot and feasibility trial, adults with 5 years or less of treatment for an SMI diagnosis will be randomized 2:1 to 6 months of an adapted interactive obesity treatment approach or to an attentional control condition, followed by a 3-month extension phase of SMS text messages only. Changes in weight, BMI, and behavioral outcomes, as well as implementation challenges, will be evaluated at 6 and 9 months. RESULTS: Institutional review board approval for aims 1 and 2 was granted on August 12, 2018, with 72 focus group participants enrolled; institutional review board approval for aim 3 was granted on May 6, 2020. To date, 52 participants have been enrolled in the study protocol. CONCLUSIONS: In this type 1 hybrid study design, we apply an evidence-based treatment adaptation framework to plan, adapt, and feasibility test a mobile health intervention in real-world treatment settings. Resting at the intersection of community mental health treatment and physical health promotion, this study aims to advance the use of simple technology for obesity prevention in individuals with early-stage mental illness. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03980743; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03980743. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42114.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,013

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→