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Enregistrement W4385852453 · doi:10.21203/rs.3.rs-3219796/v1

Effectiveness of e-health intervention using smart phone app to reduce anxiety & depressive symptoms among adolescents: A cluster randomized controlled trial. (Study Protocol- NCT05865834)

2023· preprint· en· W4385852453 sur OpenAlexaff
Shafquat Rozi, Wafa Zehra Jamal, Neyama Alladin, Ghazal Peerwani, Sana Farrukh, Nargis Asad, Zahid A Butt, Momin Kazi

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPsychological interventionClinical psychologymHealthRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialIntervention (counseling)Depression (economics)PsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: As per World Health Organization, 13% of adolescents worldwide experience a mental disorder. If the increasing burden of mental health issues is not addressed in adolescence, they can culminate into established mental disorders extending to adulthood, impairing overall wellbeing, and limiting opportunities. To cater to mental health issues in adolescents at an early stage, we aim to develop and assess the effectiveness of a smartphone application for the reduction of depression and anxiety symptoms in school-going adolescents aged 12-18 years. Methods A stratified cluster randomized controlled trial will be conducted on 200 students from different schools of Karachi, Pakistan. A two-stage cluster sampling with stratification on school type (government or private) will be employed to select schools and recruit students. The duration of the study will be 1 year. Selected schools will be randomly assigned to either an intervention (mHealth program) or control group (self-reading educational leaflets). PHQ-A, GAD-7, and WHO depression wellbeing scale for assessing depressive symptoms, anxiety symptoms, and wellbeing will be used at baseline, 1 month, and three months. GEE will be used to compare mean scores of depression, anxiety and wellbeing scores between both arms. Discussion: There are hardly any programs in Pakistan that focus on mHealth interventions that are tailored and target anxiety and depression among adolescents. This smartphone application will stimulate autonomous motivation in adolescents by integrating all the components based on the perspectives of Pakistani adolescents. This application by addressing mental health symptoms in adolescents will benefit the community at large by limiting the burden of mental health disorders. Also, this application will improve accessibility especially in adolescents experiencing financial constraints such as lack of money or transportation to attend appointments. Trial registration: Registered in clinicaltrial.gov under the identifier NCT05865834. Date of registration: 18.05.23.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,406 · 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
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Résumé présentoui

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