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Enregistrement W4391431734 · doi:10.3390/jcm13030865

Mitigating Psychological Problems Associated with the 2023 Wildfires in Alberta and Nova Scotia: Six-Week Outcomes from the Text4Hope Program

2024· article· en· W4391431734 sur OpenAlexafffundabout
Gloria Obuobi-Donkor, Reham Shalaby, Belinda Agyapong, Raquel da Luz Dias, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity Hospital FoundationRoyal Alexandra Hospital FoundationAlberta Cancer FoundationMental Health FoundationQEII FoundationUniversity of Alberta
Mots-clésMedicinePsychological interventionMental healthAnxietyLongitudinal studyPatient Health QuestionnairePopulationClinical psychologySuicidal ideationPsychiatryPoison controlSuicide preventionEnvironmental healthDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In 2023, wildfires led to widespread destruction of property and displacement of residents in Alberta and Nova Scotia, Canada. Previous research suggests that wildfires increase the psychological burden of impacted communities, necessitating population-level interventions. Cognitive Behavioural Therapy (CBT)-based text message interventions, Text4HopeAB and Text4HopeNS, were launched in Alberta and Nova Scotia, respectively, during the 2023 wildfire season to support the mental health of impacted individuals. Objectives: The study examines the effectiveness of Text4HopeNS and Text4HopeAB in alleviating psychological symptoms and improving wellbeing among subscribers. Methods: The study involved longitudinal and naturalistic controlled trial designs. The longitudinal study comprised subscribers who completed program surveys at baseline and six weeks post-enrolment, while the naturalistic controlled study compared psychological symptoms in subscribers who had received daily supportive text messages for six weeks (intervention group) and new subscribers who had enrolled in the program during the same period but had not yet received any text messages (control group). The severity of low resilience, poor mental wellbeing, likely Major Depressive Disorder (MDD), likely Generalized Anxiety Disorder (GAD), likely Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and suicidal ideation were measured on the Brief Resilience Scale (BRS), the World Health Organization-5 Wellbeing Index (WHO-5), Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder 7 (GAD-7) scale, PTSD Checklist–Civilian Version (PCL-C), and the ninth question on the PHQ-9, respectively. The paired and independent sample t-tests were employed in data analysis. Results: The results from the longitudinal study indicated a significant reduction in the mean scores on the PHQ-9 (−12.3%), GAD-7 (−14.8%), and the PCL-C (−5.8%), and an increase in the mean score on the WHO-5, but not on the BRS, from baseline to six weeks. In the naturalistic controlled study, the intervention group had a significantly lower mean score on the PHQ-9 (−30.1%), GAD-7 (−29.4%), PCL-C (−17.5%), and the ninth question on the PHQ-9 (−60.0%) which measures the intensity of suicidal ideation, and an increase in the mean score on the WHO-5 (+24.7%), but not on the BRS, from baseline to six weeks compared to the control group. Conclusions: The results of this study suggests that the Text4Hope program is an effective intervention for mitigating psychological symptoms in subscribers during wildfires. This CBT-based text messaging program can be adapted to provide effective support for individuals’ mental health, especially in the context of traumatic events and adverse experiences such as those induced by climate change. Policymakers and mental health professionals should consider these findings when shaping strategies for future disaster response efforts, emphasizing the value of scalable and culturally sensitive mental health interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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