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Enregistrement W4404402064 · doi:10.2196/63298

Cultural Adaptation and User Satisfaction of an Internet-Delivered Cognitive Behavioral Program for Depression and Anxiety Among College Students in Two Latin American Countries: Focus Group Study With Potential Users and a Cross-Sectional Questionnaire Study With Actual Users

2024· article· en· W4404402064 sur OpenAlexvenueno aff
Yesica Albor, Noé González, Corina Benjet, Alicia Salamanca-Sanabria, Cristiny Hernández-de la Rosa, Viridiana Eslava-Torres, María Carolina García-Alfaro, Andrés Melchor-Audirac, Laura Itzel Montoya-Montero, Karla Suárez

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychological interventionPsychologyFocus groupMental healthAnxietyApplied psychologyPopulationThe InternetAdaptation (eye)Medical educationClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To scale up mental health care in low-resource settings, digital interventions must consider cultural fit. Despite the findings that culturally adapted digital interventions have greater effectiveness, there is a lack of empirical evidence of interventions that have been culturally adapted or their adaptation documented. OBJECTIVE: This study aimed to document the cultural adaptation of the SilverCloud Health Space from Depression and Anxiety program for university students in Colombia and Mexico and evaluate user satisfaction with the adapted program. METHODS: A mixed methods process was based on Cultural Sensitivity and Ecological Validity frameworks. In phase 1, the research team added culturally relevant content (eg, expressions, personal stories, photos) for the target population to the intervention. In phase 2, potential users (9 university students) first evaluated the vignettes and photos used throughout the program. We calculated median and modal responses. They then participated in focus groups to evaluate and assess the cultural appropriateness of the materials. Their comments were coded into the 8 dimensions of the Ecological Validity Framework. Phase 3 consisted of choosing the vignettes most highly rated by the potential users and making modifications to the materials based on the student feedback. In the final phase, 765 actual users then engaged with the culturally adapted program and rated their satisfaction with the program. We calculated the percentage of users who agreed or strongly agreed that the modules were interesting, relevant, useful, and helped them attain their goals. RESULTS: The potential users perceived the original vignettes as moderately genuine, or true, which were given median scores between 2.5 and 3 (out of a possible 4) and somewhat identified with the situations presented in the vignettes given median scores between 1.5 and 3. The majority of comments or suggestions for modification concerned language (126/218, 57.5%), followed by concepts (50/218, 22.8%). Much less concerned methods (22/218, 10%), persons (9/218, 4.1%), context (5/218, 2.3%), or content (2/218, 0.9%). There were no comments about metaphors or goals. Intervention materials were modified based on these results. Of the actual users who engaged with the adapted version of the program, 87.7%-96.2% of them agreed or strongly agreed that the modules were interesting, relevant, useful, and helped them to attain their goals. CONCLUSIONS: We conclude that the adapted version is satisfactory for this population based on the focus group discussions and the satisfaction scores. Conducting and documenting such cultural adaptations and involving the users in the cultural adaptation process will likely improve the effectiveness of digital mental health interventions in low- and middle-income countries and culturally diverse contexts.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,441 · 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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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