Community-Based 4-Level Intervention Targeting Depression and Suicidal Behavior in Europe: Protocol for an Implementation Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The community-based, 4-level intervention of the European Alliance Against Depression (EAAD) is simultaneously addressing depression and suicidal behavior. Intervention activities target primary care health professionals (level 1), the general public (level 2), community facilitators (level 3), and patients and their relatives (level 4). Activities comprise the digital iFightDepression tool, a guided self-management tool based on cognitive behavioral therapy. OBJECTIVE: This study aimed to present the European Union-cofunded EAAD-Best study protocol, aiming at the implementation, dissemination, and evaluation of the 4-level intervention and the iFightDepression tool in several countries across Europe. METHODS: The 4-level intervention has been implemented for the first time in Bulgaria, Estonia, Greece, and Poland. In 3 countries that have already implemented the 4-level intervention (Hungary, Ireland, and Spain), activities have been extended to new regions. In addition, the nationwide uptake of the iFightDepression tool by patients with depression has been promoted in all mentioned countries and Italy. RESULTS: To evaluate the implementation of the 4-level intervention and the iFightDepression tool, data related to the process, output, and outcome were collected between 2022 and 2024. Data processing and analyses started in 2023. Analyses are expected to be completed in 2024. Results are expected to be published in 2025. CONCLUSIONS: This paper informs researchers, practitioners, and stakeholders on how to implement best practices in mental health promotion and evaluate their effectiveness. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64218.
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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 | 0,040 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,010 |
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 ».