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Enregistrement W4386862463 · doi:10.2196/52336

Investigating the Feasibility, Acceptability, and Appropriation of a Socially Assistive Robot Among Minority Youth at Risk of Self-Harm: Results of 2 Mixed Methods Pilot Studies

2023· article· en· W4386862463 sur OpenAlexvenueno aff
Adrian J. Williams, Ellen Townsend, Nkem Naeche, Amelia Chapman-Nisar, Chris Hollis, Petr Slovák

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilArts and Humanities Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésPsychological interventionTransgenderLesbianPsychologyMental healthSexual minorityClinical psychologyDistressIntervention (counseling)AnxietyAppropriationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Minority youth are at an increased risk of experiencing self-harmful thoughts and behaviors. However, there is limited evidence of successful interventions to support young people in the moment of their distress. Digital interventions are considered a potential solution for providing in-the-moment support for those at risk of adverse mental health and self-harm. OBJECTIVE: These pilot studies aim to investigate the feasibility and acceptability of a new in situ intervention tool, Purrble, among two broad groups of minority youth: (1) lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and similar minority (LGBTQ+) youth and (2) racial and ethnic minority youth. Purrble was designed to support in-situ emotion regulation (ER) support when individuals are facing emotionally challenging situations. METHODS: This study consisted of 2 mixed methods pilot studies that followed the same mixed methods design, including 3 weeks of daily and weekly surveys and optional follow-up interviews. Inclusion criteria were (1) aged between 16 and 25 years, (2) part of a minority group, (3) had experiences of self-harmful thoughts or behaviors or elevated symptoms of depression or anxiety, and (4) living in the United Kingdom at the time of the study. The primary outcomes were (1) the feasibility of Purrble as an intervention among pilot samples (analyzed by consent rate, retention rate, adherence to surveys, and engagement with the device) and (2) the acceptability and appropriation of Purrble across pilot studies as a tool to support ER in situ (thematically analyzed qualitative open-ended questions and interview data). The secondary outcomes were descriptive pilot data concerning the mental health outcomes in each sample. RESULTS: In total, 21 LGBTQ+ young people participated in pilot study 1, with 86% (n=18) completing the baseline and 3 weeks of daily surveys. These young people maintained engagement with Purrble across deployment, across which period there was a decrease in self-harmful thoughts and anxiety symptoms. A total of 19 ethnic and racial minority youths participated in pilot study 2, and 84% (n=16) completed the study. Although pilot study 2 participants also maintained engagement with Purrble across deployment, this was to a lesser degree than participants of pilot study 1, and perceived mental health outcomes did not indicate potential change associated with the device. The thematic analysis indicated three superordinate themes: (1) stopping the self-harm cycle, (2) adopting ER strategies, and (3) stages of change. CONCLUSIONS: These were the first pilot studies of a novel intervention that aimed to provide in situ ER support for young people at risk of self-harm. Both quantitative and qualitative findings indicate that young people found Purrble to be a feasible and acceptable intervention, as they effectively incorporated the device into their ER practices. These engagements with Purrble were described as interrupting the cycle of self-harmful ideation and behavior.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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