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Enregistrement W4387101077 · doi:10.2196/48740

Assessing the Efficacy and Safety of a Digital Therapeutic for Symptoms of Depression in Adolescents: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4387101077 sur OpenAlexvenueno aff
Daniella J. Furman, Shana A. Hall, Claudia Avina, Vera Kulikov, Jessica I. Lake, Aarthi Padmanabhan

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPatient Health QuestionnairePsychological interventionmHealthDepression (economics)Protocol (science)Clinical trialIntervention (counseling)Mental healthPhysical therapyPsychiatryAnxietyDepressive symptomsAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is a serious, prevalent, recurrent, and undertreated disorder in adolescents. Low levels of treatment seeking and treatment adherence in this age group, combined with a growing national crisis in access to mental health care, have increased efforts to identify effective treatment alternatives for this demographic. Digital health interventions for mental illness can provide cost-effective, engaging, and accessible means of delivering psychotherapy to adolescents. OBJECTIVE: This protocol describes a virtual randomized controlled trial designed to evaluate the efficacy and safety of a self-guided, mobile app-based implementation of behavioral activation therapy, SparkRx, for the adjunct treatment of symptoms of depression in adolescents. METHODS: Participants are recruited directly through web-based and print advertisements. Following eligibility screening and consenting, participants are randomly assigned to a treatment arm (SparkRx) or a control arm (assessment-enhanced usual care) for 5 weeks. The primary efficacy outcome, total score on the 8-item Patient Health Questionnaire (PHQ-8), is assessed at the end of the 5-week intervention period. Additional participant-reported outcomes are assessed at baseline, the postintervention time point, and 1-month follow-up. The safety of the intervention is assessed by participant report (and legal guardian report, if the participant is younger than 18 years) and by patterns of symptom deterioration on the PHQ-8, as part of a larger clinical safety monitoring protocol. The primary efficacy outcome, total PHQ-8 score at the postintervention time point, will be compared between SparkRx and enhanced usual care arms using mixed effect modeling, with baseline PHQ-8 and current antidepressant medication status included as covariates. Secondary efficacy outcomes, including the proportion of participants exhibiting treatment response, remission, and minimal clinically significant improvement (all derived from total PHQ-8 scores), will be compared between groups using chi-square tests. Symptom severity at 1-month follow-up will also be compared between arms. Planned subgroup analyses will examine the robustness of treatment effects to differences in baseline symptom severity (PHQ-8 score <15 or ≥ 15) and age (younger than 18 years and older than 18 years). The primary safety outcome, the number of psychiatric serious adverse events, will be compared between trial arms using the Fisher exact test. All other adverse events will be presented descriptively. RESULTS: As of May 2023, enrollment into the study has concluded; 223 participants were randomized. The analysis of the efficacy and safety data is expected to be completed by Fall 2023. CONCLUSIONS: We hypothesize that the results of this trial will support the efficacy and safety of SparkRx in attenuating symptoms of depression in adolescents. Positive results would more broadly support the prospect of using accessible, scientifically validated, digital therapeutics in the adjunct treatment of mental health disorders in this age range. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05462652; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05462652. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48740.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,008
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,016

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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