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Enregistrement W4393907199 · doi:10.2196/53204

Prospective Acceptability of Digital Therapy for Major Depressive Disorder in France: Multicentric Real-Life Study

2024· article· en· W4393907199 sur OpenAlexvenueno aff
O. Amiot, Anne Sauvaget, Isabelle Alamome, Samuel Bulteau, Thomas Charpeaud, Anne-Hélène Clair, Philippe Courtet, Dominique Drapier, Émmanuel Haffen, É. Fakra, Christian Gaudeau-Bosma, Adeline Gaillard, Stéphane Mouchabac, Fanny Pineau, Véronique Narboni, Anne Duburcq, Laurent Lecardeur

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPsychologyMedicinePsychotherapistClinical psychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorder is one of the leading causes of disability worldwide. Although most international guidelines recommend psychological and psychosocial interventions as first-line treatment for mild to moderate depression, access remains limited in France due to the limited availability of trained clinicians, high costs for patients in the context of nonreimbursement, and the fear of stigmatization. Therefore, online blended psychological treatment such as Deprexis could improve access to care for people with depression. It has several advantages, such as easy accessibility and scalability, and it is supported by evidence. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the real-life acceptability of Deprexis for people with depression in France outside of a reimbursement pathway. METHODS: Deprexis Acceptability Study Measure in Real Life (DARE) was designed as a multicenter cross-sectional study in which Deprexis was offered to any patient meeting the inclusion criteria during the fixed inclusion period (June 2022-March 2023). Inclusion criteria were (1) depression, (2) age between 18 and 65 years, (3) sufficient French language skills, and (4) access to the internet with a device to connect to the Deprexis platform. Exclusion criteria were previous or current diagnoses of bipolar disorder, psychotic symptoms, and suicidal thoughts during the current episode. The primary objective was to measure the prospective acceptability of Deprexis, a new digital therapy. Secondary objectives were to examine differences in acceptability according to patient and clinician characteristics and to identify reasons for refusal. All investigators received video-based training on Deprexis before enrollment to ensure that they all had the same level of information and understanding of the program. RESULTS: A total of 245 patients were eligible (n=159, 64.9% were women and n=138, 56.3% were single). The mean age was 40.7 (SD 14.1) years. A total of 78% (n=191) of the patients had moderate to severe depression (according to the Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]). More than half of the population had another psychiatric comorbidity (excluding bipolar disorder, psychotic disorders, and suicidal ideation). A total of 33.9% (n=83) of patients accepted the idea of using Deprexis; the main reason for refusal was financial at 83.3% (n=135). Multivariate logistic regression identified factors that might favor the acceptability of Deprexis. Among these, being a couple, being treated with an antidepressant, or having a low severity level favored the acceptance of Deprexis. CONCLUSIONS: DARE is the first French study aiming at evaluating the prospective acceptability of digital therapy in the treatment of depression. The main reason for the refusal of Deprexis was financial. DARE will allow better identification of factors influencing acceptability in a natural setting. This study highlights the importance of investigating factors that may be associated with the acceptability of digital interventions, such as marital status, medication use, and severity of 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,445 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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