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Enregistrement W4385669831 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.1821

Apparent effective Text4Hope online mental health support for male subscribers during the COVID-19 pandemic- Naturalistic randomized controlled trial

2023· article· en· W4385669831 sur OpenAlexaffabout
Reham Shalaby, Belinda Agyapong, Winston Vuong, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPatient Health QuestionnaireRandomized controlled trialDepression (economics)MedicineGeneralized anxiety disorderClinical psychologyPsychiatryPsychologyDepressive symptomsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Mental illness is not uncommon among males. While the estimates of the males who are dissatisfied with their lives, die by suicide, become alcohol-dependent and drug users are high, low numbers seek mental health support. Objectives In this study, we aimed to assess Text4Hope, a texting mental health support service, provided to people in Alberta during the COVID-19 pandemic, and examine its effectiveness among male subscribers. Methods In a naturalistic randomized controlled trial design, a comparison was run between two populations of Text4Hope male subscribers; an intervention group (IG, Text4Hope subscribers who received once-daily supportive text messages for 6 weeks) and a control group (CG, Text4Hope subscribers who joined the program in the same time frame but were yet to receive text messages). The severity and the prevalence of likely stress, anxiety, and depression were examined between the two groups, using the Perceived Stress Scale (PSS-10), the Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7), and the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and defined the Composite Mental Health (CMH) score as the sum of these three. T-test, Chi-squared association, and binary logistic regression analyses were applied. Results There were 286 male subscribers to Text4Hope. The majority were above 40 years, white, employed, had postsecondary education, were in a relationship, and owned a home. Mean scores of PSS-10, GAD-7, and PHQ-9 scales and the CMH were significantly higher for the CG compared to the IG, 11.4, 28.8, 25.8, and 18.7%, respectively. Similarly, there was a statistically significant lower prevalence in IG, compared to the CG, on likely MDD (58.15 vs. 37.4%) and likely GAD (50 vs. 30.8%), with a small effect size. The IG was a significant predictor for lower odds of both likely MDD and likely GAD while controlling for sociodemographic characteristics. Conclusions Text4Hope is an effective tool for mental health support for male subscribers, during the COVID-19 pandemic. Compared to the subscribers who didn’t receive the service, those who received it were in a better mental health condition. Further efforts are still needed to encourage males to participate in such online services that can provide adequate support, particularly during crisis time. Disclosure of Interest None Declared

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,362 · 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
GenreEmpirique

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
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