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Enregistrement W4388735074 · doi:10.2196/41127

Behavioral Activation for Comorbid Depression in People With Noncommunicable Disease in India: Protocol for a Randomized Controlled Feasibility Trial

2023· article· en· W4388735074 sur OpenAlexvenueno aff
Rayeesa Zainab, Arun Kandasamy, Naseer Ahmad Bhat, Chrishma Violla Dsouza, Hannah Maria Jennings, Cath Jackson, Papiya Mazumdar, Catherine Hewitt, David Ekers, Gitanjali A. Narayanan, Girish N. Rao, Karen Coales, Krishna Prasad Muliyala, Santosh K. Chaturvedi, Pratima Murthy, Najma Siddiqi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United Kingdom
Mots-clésRandomized controlled trialDepression (economics)Protocol (science)MedicineDiseaseGerontologyAlternative medicinePsychiatryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing burden of depression and noncommunicable disease (NCD) is a global challenge, especially in low- and middle-income countries, considering the resource constraints and lack of trained human resources in these settings. Effective treatment of depression in people with NCDs has the potential to enhance both the mental and physical well-being of this population. It will also result in the effective use of the available health care resources. Brief psychological therapies, such as behavioral activation (BA), are effective for the treatment of depression. BA has not been adapted in the community health care services of India, and the feasibility of using BA as an intervention for depression in NCD and its effectiveness in these settings have not been systematically evaluated. OBJECTIVE: Our objective is to adapt BA for the Indian NCD context and test the acceptability, feasibility, and implementation of the adapted BA intervention (BEACON intervention package [BIP]). Additionally, we aim to test the feasibility of a randomized controlled trial evaluation of BIP for the treatment of depression compared with enhanced usual care. METHODS: Following well-established frameworks for intervention adaptation, we first adapted BA (to fit the linguistic, cultural, and resource context) for delivery in India. The intervention was also adapted for potential remote delivery by telephone. In a randomized controlled trial, we will be testing the acceptability, feasibility, and implementation of the adapted BA intervention (BIP). We shall also test if a randomized controlled feasibility trial can be delivered effectively and estimate important parameters (eg, recruitment and retention rates and completeness of follow-up) needed to design a future definitive trial. RESULTS: Following the receipt of approval from all the relevant agencies, the development of the BIP was started on November 28, 2020, and completed on August 18, 2021, and the quantitative data collection was started on August 23, 2021, and completed on December 10, 2021. Process evaluation (qualitative data) collection is ongoing. Both the qualitative and quantitative data analyses are ongoing. CONCLUSIONS: This study may offer insights that could help in closing the gap in the treatment of common mental illness, particularly in nations with limited resources, infrastructure, and systems such as India. To close this gap, BEACON tries to provide BA for depression in NCDs through qualified NCD (BA) counselors integrated within the state-run NCD clinics. The results of this study may aid in understanding whether BA as an intervention is acceptable for the population and how feasible it will be to deliver such interventions for depression in NCD in South Asian countries such as India. The BIP may also be used in the future by Indian community clinics as a brief intervention program. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Registry of India CTRI/2020/05/025048; https://tinyurl.com/mpt33jv5. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/41127.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,012

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,301 · 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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