Digital Mental Health Screening, Feedback, and Referral System for Teens With Socially Complex Needs: Protocol for a Randomized Controlled Trial Integrating the Teen Assess, Check, and Heal System into Pediatric Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Teens with socially complex needs-those who face multiple and potentially overlapping adversities-are disproportionately affected by several barriers to mental health screening and treatment. Pediatric primary care (PPC) is a typically low-stigmatized setting for teens that is visited at least annually. As such, implementing digital mental health tools (DMH), as low-intensity treatments in PPCs may increase the reach of such tools for teens with socially complex needs. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the Teen Assess, Check, and Heal (TeACH) System in comparison to a control condition while integrated into PPCs at 2 Medical Centers serving teen patients in Chicago, Illinois. Through collaboration with key players throughout the design and implementation planning phases, the TeACH System is hypothesized to increase teen patient self-reported engagement with DMH and address specific individual-level barriers to mental health care, compared with a digital psychoeducation control condition. METHODS: Eligible participants will be recruited through PPC clinics housed within the University of Illinois Chicago (UIC) and Rush University Medical Center (RUSH). Recruitment involves invitations from research staff members and primary care clinicians and staff members, as well as posting flyers with QR codes at the specified clinics. All participants complete a brief demographic survey, baseline survey, and Kiddie-Computerized Adaptive Tests Anxiety Module. Participants are randomized to receive either the control condition (digital evidence-based workbook) or the intervention (TeACH System Feedback and Resources). All randomized participants will then be invited to complete an immediate and 1-week follow-up survey. The primary outcomes assess changes in engagement with DMH (ie, likelihood to use DMH for anxiety and actual DMH use) and individual-level barriers to mental health care (ie, symptom understanding and confidence to act). Descriptive analyses will be conducted to characterize the sample and usability ratings of the TeACH System. Linear or generalized linear mixed effects regression models will examine differences in primary outcomes over time. RESULTS: Recruitment began in July 2024 and data collection is expected to be completed by August 2025. To date, 122 teens have assented to complete study activities, 80 have been randomized (an additional 24 teens have had subthreshold anxiety symptoms and were therefore not randomized), and 42 teens have completed the 1-week follow-up assessment. CONCLUSIONS: This study will provide preliminary feasibility data that may inform how the TeACH System and other DMH low-intensity treatments might better engage and support teens with socially complex needs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05466929; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05466929. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/65245.
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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 | 0,029 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,011 |
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 ».