MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405543853 · doi:10.1186/s12888-024-06393-9

The impact of a coach-guided personalized depression risk communication program on the risk of major depressive episode: study protocol for a randomized controlled trial

2024· article· en· W4405543853 sur OpenAlexafffund
JianLi Wang, Cindy Feng, Mohammad Hajizadeh

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian Bioethics SocietyDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésRandomized controlled trialMajor depressive episodeDepression (economics)Mental healthAnxietyIntervention (counseling)PsychiatryRisk assessmentPoison controlMedicinePsychologyClinical psychologyMedical emergencyComputer securityMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is a highly prevalent and disabling mental health problem. Self-help has been strongly advocated for dealing with depression. Built upon the research on risk prediction modeling and risk communication, we developed a coach-guided, personalized depression risk communication tool (PDRC) for sharing information about individualized depression risk and evidence-based self-help strategies. The primary objective of this project is to evaluate the impact of the PDRC on the 12-month risk of major depressive episode (MDE) in Canadians who are at high risk of MDE. METHODS: This is an assessor-blinded randomized controlled trial (RCT) with two arms. We will recruit 500 males and 500 females in the communities across the country. Individuals are eligible, if they: (1) are 18 years or older, (2) have not had a depressive episode in the past two months, (3) are at high risk of MDE based on the sex-specific risk predictive algorithms for MDE (predicted risk of 6.5% + for men and of 11.2% + for women), (4) can communicate in either English or French, and (5) agree to be contacted for follow-up interviews. After screening and baseline assessment, participants will be randomized by sex into intervention and control group in a 1:1 ratio. Participants in the intervention group will receive the coach-guided PDRC. The participants are assessed at baseline, 3 and 12 months via computer assisted telephone interview system, regarding the presence of MDE, depressive and anxiety symptoms, use of self-help strategies, mental health services use and self-efficacy. DISCUSSION: The coach-guided PDRC may empower users to actively engage in self-management, leading to reduced risk of MDE. If successful, the coach-guided PDRC will lead to a novel selective prevention program that is closely aligned with the tiered mental health services model, contributing to early prevention of depression and better mental health wellbeing. DATE OF TRIAL REGISTRATION: 2024-10-02. PROTOCOL VERSION AND DATE: December 6, 2024. Version #1. TRIAL REGISTRATION: NCT06619366.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,011

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC PsychiatryMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207