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Enregistrement W4388467235 · doi:10.2196/52197

Predictors of Use and Drop Out From a Web-Based Cognitive Behavioral Therapy Program and Health Community for Depression and Anxiety in Primary Care Patients: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4388467235 sur OpenAlexvenueno aff
Armando J. Rotondi, Bea Herbeck Belnap, Scott D. Rothenberger, Robert Feldman, Barbara H. Hanusa, Bruce L. Rollman

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésCognitive behavioral therapyMedicineAnxietyPsychological interventionIntervention (counseling)Depression (economics)Mental healthRandomized controlled trialDiscontinuationClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A previously reported study examined the treatment of primary care patients with at least moderate severity depressive or anxiety symptoms via an evidence-based computerized cognitive behavioral therapy (CCBT) program (Beating the Blues) and an online health community (OHC) that included a moderated internet support group. The 2 treatment arms proved to be equally successful at 6-month follow-up. OBJECTIVE: Although highly promising, e-mental health treatment programs have encountered high rates of noninitiation, poor adherence, and discontinuation. Identifying ways to counter these tendencies is critical for their success. To further explore these issues, this study identified the primary care patient characteristics that increased the chances patients would not initiate the use of an intervention, (ie, not try it even once), initiate use, and go on to discontinue or continue to use an intervention. METHODS: The study had 3 arms: one received access to CCBT (n=301); another received CCBT plus OHC (n=302), which included a moderated internet support group; and the third received usual care (n=101). Participants in the 2 active intervention arms of the study were grouped together for analyses of CCBT use (n=603) because both arms had access to CCBT, and there were no differences in outcomes between the 2 arms. Analyses of OHC use were based on 302 participants who were randomized to that arm. RESULTS: Several baseline patient characteristics were associated with failure to initiate the use of CCBT, including having worse physical health (measured by the Short Form Health Survey Physical Components Score, P=.01), more interference from pain (by the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Pain Interference score, P=.048), less formal education (P=.02), and being African American or another US minority group (P=.006). Characteristics associated with failure to initiate use of the OHC were better mental health (by the Short Form Health Survey Mental Components Score, P=.04), lower use of the internet (P=.005), and less formal education (P=.001). Those who initiated the use of the CCBT program but went on to complete less of the program had less formal education (P=.01) and lower severity of anxiety symptoms (P=.03). CONCLUSIONS: This study found that several patient characteristics predicted whether a patient was likely to not initiate use or discontinue the use of CCBT or OHC. These findings have clear implications for actionable areas that can be targeted during initial and ongoing engagement activities designed to increase patient buy-in, as well as increase subsequent use and the resulting success of eHealth programs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01482806; https://clinicaltrials.gov/study/NCT01482806.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,011
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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