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Enregistrement W4394835873 · doi:10.2196/53280

The Use of a Digital Well-Being App (Stay Strong App) With Indigenous People in Prison: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4394835873 sur OpenAlexvenueno aff
Elke Perdacher, David J. Kavanagh, Jeanie Sheffield, Penny Dale, Ed Heffernan

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialPrisonIndigenousGerontologyPsychologyMedicineWorld Wide WebComputer scienceCriminologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indigenous Australians in custody experience much greater rates of poor mental health and well-being than those of the general community, and these problems are not adequately addressed. Digital mental health strategies offer innovative opportunities to address the problems, but little is known about their feasibility in or impact on this population. OBJECTIVE: This study aims to conduct a pilot trial evaluating the impact of adding the Stay Strong app to mental health and well-being services for Indigenous women and men in custody. The trial compared immediate and 3-month delayed use of the app by the health service, assessing its effects on well-being, empowerment, and psychological distress at 3 and 6 months after the baseline. METHODS: Indigenous participants were recruited from 3 high-security Australian prisons from January 2017 to September 2019. The outcome measures assessed well-being (Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale), empowerment (Growth and Empowerment Measure [GEM]-giving total, 14-item Emotional Empowerment Scale, and 12 Scenarios scores), and psychological distress (Kessler Psychological Distress Scale). Intention-to-treat effects on these outcomes were analyzed using linear mixed models. RESULTS: Substantial challenges in obtaining ethical and institutional approval for the trial were encountered, as were difficulties in timely recruitment and retention due to staff shortages and the release of participants from prison before follow-up assessments and an inability to follow up with participants after release. A total of 132 prisoners (age: mean 33, SD 8 y) were randomized into either an immediate (n=82) or a delayed treatment (n=52) group. However, only 56 (42.4%) could be assessed at 3 months and 37 (28%) at 6 months, raising questions concerning the representativeness of the results. Linear improvements over time were seen in all outcomes (GEM total: Cohen d=0.99; GEM 14-item Emotional Empowerment Scale: Cohen d=0.94; GEM 12 Scenarios: Cohen d=0.87; Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale: Cohen d=0.76; Kessler Psychological Distress Scale: Cohen d=0.49), but no differential effects for group or the addition of the Stay Strong app were found. CONCLUSIONS: We believe this to be Australia's first evaluation of a digital mental health app in prison and the first among Indigenous people in custody. While the study demonstrated that the use of a well-being app within a prison was feasible, staff shortages led to delayed recruitment and a consequent low retention, and significant beneficial effects of the app's use within a forensic mental health service were not seen. Additional staff resources and a longer intervention may be needed to allow a demonstration of satisfactory retention and impact in future research. TRIAL REGISTRATION: ANZCTR ACTRN12624001261505; https://www.anzctr.org.au/ACTRN12624001261505.aspx.

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)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,345 · 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
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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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