Effectiveness of the Wellness Together Canada Portal as a Digital Mental Health Intervention in Canada: Protocol for a Randomized Controlled Trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The Wellness Together Canada (WTC) portal is a digital mental health intervention that was developed in response to an unprecedented rise in mental health and substance use concerns due to the COVID-19 pandemic, with funding from the Government of Canada. It is a mental health and substance use website to support people across Canada providing digital interventions and services at no cost. Two million people have visited the WTC portal over the course of 1 year since launching; however, rigorous evaluation of this potential solution to access to mental health care during and after the COVID-19 pandemic is urgently required. OBJECTIVE This study aims to better understand the effectiveness of the existing digital interventions in improving population mental health in Canada. METHODS The Let’s Act on Mental Health study is designed as a longitudinal fully remote, equally randomized (1:1), double-blind, alternative intervention–controlled, parallel-group randomized controlled trial to be conducted between October 2023 and April 2024 with a prospective follow-up study period of 26 weeks. This trial will evaluate whether a digital intervention such as the WTC improves population mental health trajectories over time. RESULTS The study was approved by the research ethics board of CAMH (Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, Ontario, Canada). It is ongoing and participant recruitment is underway. As of August 2023, a total of 453 participants in the age group of 18-72 years have participated, of whom 70% (n=359) are female. CONCLUSIONS This initiative provides a unique opportunity to match people’s specific unmet mental health and substance use needs to evidence-based digital interventions.
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 | 0,039 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 0,021 |
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 ».