Considering Comorbidities and Individual Differences in Testing a Gaming Behavioral Activation App for Perinatal Depression and Anxiety: Open Trial Pilot Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing interest in the development of scalable digital mental health interventions for perinatal populations to increase accessibility. Mobile behavioral activation (BA) is efficacious for the treatment of perinatal depression; however, the effect of comorbid anxiety and depression (CAD) on symptom trajectories remains underexplored. This is important given that at least 10% of women in the perinatal period experience CAD. Objective: We assessed whether there were differences in symptom trajectories in pregnant participants with CAD as compared to those with depression only (ie, major depressive disorder [MDD]) during intervention with a BA mobile gaming app. Methods: Pregnant adults with either CAD (n=10) or MDD (n=7) used a BA app for 10 weeks and completed biweekly symptom severity questionnaires for depression and anxiety. We assessed whether baseline diagnoses were associated with differential symptom trajectories across the study with mixed effects longitudinal models. Results: When controlling for baseline symptoms, results revealed a significant interaction between baseline diagnosis and the quadratic component of study week on anxiety (β=.18, SE 0.07; t62=2.61; P=.01), revealing a tendency for anxiety in the CAD group to increase initially and then decrease at an accelerated rate, whereas MDD symptoms were relatively stable across time. There was a significant effect of linear time on depression (β=-.39, SE 0.11; t68=-3.51; P=.001), showing that depression declined steadily across time for both groups. There was a significant effect of baseline diagnosis on depression (β=-8.53, SE 3.93; t13=-2.17; P=.05), suggesting that those with MDD had higher follow-up depression compared to those with CAD when holding other predictors constant. Conclusions: The app was beneficial in reducing depression symptoms in perinatal individuals with different comorbidity profiles. With respect to anxiety symptom trajectories, however, there was more variability. The app may be especially effective for the treatment of anxiety symptoms among individuals with CAD, as it encourages in-the-moment ecologically relevant exposure to anxiety-provoking stimuli. Despite no significant group difference in baseline anxiety symptoms, the MDD group did not have a significant reduction in their anxiety symptoms across the study period, and some individuals had an increase in anxiety. Findings may point to opportunities for the augmentation of BA gaming apps for those with MDD to more effectively target anxiety symptoms. Overall, findings suggest there may be value in considering comorbidities and individual variations in participants when developing scalable mobile interventions for perinatal populations.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».