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Enregistrement W4391255671 · doi:10.2196/44029

Testing a Behavioral Activation Gaming App for Depression During Pregnancy: Multimethod Pilot Study

2024· article· en· W4391255671 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Vanderkruik, Craig Ferguson, Lauren A Kobylski, Joseph J. Locascio, Gabriella E. Hamlett, Parker C Killenberg, Robert Lewis, Noah Jones, Ella T. Rossa, Hannah Dineen, Rosalind W. Picard, Lee S. Cohen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthSage Therapeutics
Mots-clésmHealthAnxietyMental healthClinical psychologyPsychologyDepression (economics)Edinburgh Postnatal Depression ScalePsychiatryMedicineDepressive symptomsPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression during pregnancy is increasingly recognized as a worldwide public health problem. If untreated, there can be detrimental outcomes for the mother and child. Anxiety is also often comorbid with depression. Although effective treatments exist, most women do not receive treatment. Technology is a mechanism to increase access to and engagement in mental health services. OBJECTIVE: The Guardians is a mobile app, grounded in behavioral activation principles, which seeks to leverage mobile game mechanics and in-game rewards to encourage user engagement. This study seeks to assess app satisfaction and engagement and to explore changes in clinical symptoms of depression and anxiety among a sample of pregnant women with elevated depressive symptoms. METHODS: This multimethod pilot test consisted of a single-arm, proof-of-concept trial to examine the feasibility and acceptability of The Guardians among a pregnant sample with depression (N=18). Participation included two web-based study visits: (1) a baseline assessment to collect demographic and obstetric information and to assess clinical symptoms and (2) an exit interview to administer follow-up measures and explore user experience. Participants completed biweekly questionnaires (ie, Patient Health Questionnaire-9 and Generalized Anxiety Disorder-7) during the trial to assess depression and anxiety symptom severity. App satisfaction was measured using 2 self-report scales (ie, Mobile Application Rating Scale and Player Experience of Needs Satisfaction scale). Engagement with The Guardians was captured using game interaction metric data. We used backward-eliminated mixed effects longitudinal models to examine the effects of app engagement and satisfaction and length of time in the study on symptoms of depression and anxiety. Content analysis was conducted on qualitative data from exit interviews. RESULTS: =-2.19; P=.03) on depressive symptoms. We have reported about similar analyses for anxiety. There is preliminary evidence suggesting harder activities are associated with greater mood improvement than easier activities. Qualitative content analysis resulted in feedback falling under the following themes: activities, app design, engagement, fit of the app with lifestyle, perceived impact of the app on mood, and suggestions for app modifications. CONCLUSIONS: Preliminary results from this multimethod study of The Guardians indicate feasibility and acceptability among pregnant women with depression. Retention and engagement levels were more than double those of previous public mental health apps, and use of the app was associated with significant decrease in depressive symptom scores over the 10-week trial. The Guardians shows promise as an effective and scalable digital intervention to support women experiencing depression.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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