Digital mental health intervention for schizophrenia spectrum and psychotic disorders: Protocol for a pragmatic feasibility study of Horyzons-Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schizophrenia spectrum and other psychotic disorders (SSPD) are among the most debilitating of all mental disorders. While the evidence for psychosocial interventions such as cognitive behavioral therapy and peer support has significantly improved, access to these services remains limited. This paper describes a protocol for a pragmatic feasibility study of a digital mental health intervention (HoryzonsCa) that provides access to evidence-based psychosocial interventions, social networking, and clinical and peer support services through a secured, web-based platform for adults diagnosed with SSPD. Objective: The objectives are: (1) Adapt and translate HoryzonsCa for implementation in English and French; (2) Develop an implementation and training strategy; (3) Assess the acceptability, safety, and demand of HoryzonsCa; (4) Assess clinical outcomes and perceived impacts; (5) Examine the experiences and process of adapting and implementing HoryzonsCa; (6) Explore the role of sociocultural and demographic factors on HoryzonsCa outcomes and implementation. Methods: This feasibility study will use a single-group, pre-post, mixed-methods (QUAN-QUAL convergent) research design, with assessments at baseline and 12 weeks. The study aims to recruit 100 individuals (ages 18-50) diagnosed with SSPD from two healthcare settings in Canada. Data collection includes interview-based psychometric measures, self-reports, focus groups, and interviews with participants. The study will also collect qualitative data from moderators and the research team, and will be conducted entirely remotely. Conclusions: This study has been prospectively registered and is underway. It will provide timely information on the feasibility and potential impacts of using digital mental health services for individuals with chronic mental health conditions. Trial Registration: ISRCTN12561259; https://doi.org/10.1186/ISRCTN12561259 (250/max 250 words).
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 | 0,044 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,006 |
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 ».