Integrating Patient-Generated Digital Data Into Mental Health Therapy: Mixed Methods Analysis of User Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Therapists and their patients increasingly discuss digital data from social media, smartphone sensors, and other online engagements within the context of psychotherapy. Objective: We examined patients' and mental health therapists' experiences and perceptions following a randomized controlled trial in which they both received regular summaries of patients' digital data (eg, dashboard) to review and discuss in session. The dashboard included data that patients consented to share from their social media posts, phone usage, and online searches. Methods: Following the randomized controlled trial, patient (n=56) and therapist (n=44) participants completed a debriefing survey after their study completion (from December 2021 to January 2022). Participants were asked about their experience receiving a digital data dashboard in psychotherapy via closed- and open-ended questions. We calculated descriptive statistics for closed-ended questions and conducted qualitative coding via NVivo (version 10; Lumivero) and natural language processing using the machine learning tool latent Dirichlet allocation to analyze open-ended questions. Results: Of 100 participants, nearly half (n=48, 49%) described their experience with the dashboard as "positive," while the other half noted a "neutral" experience. Responses to the open-ended questions resulted in three thematic areas (nine subcategories): (1) dashboard experience (positive, neutral or negative, and comfortable); (2) perception of the dashboard's impact on enhancing therapy (accountability, increased awareness over time, and objectivity); and (3) dashboard refinements (additional sources, tailored content, and privacy). Conclusions: Patients reported that receiving their digital data helped them stay "accountable," while therapists indicated that the dashboard helped "tailor treatment plans." Patient and therapist surveys provided important feedback on their experience regularly discussing dashboards in psychotherapy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».