Increasing Access to Mental Health Supports for 18- to 25-Year-Old Indigenous Youth With the JoyPop Mobile Mental Health App: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transitional-aged youth have a high burden of mental health difficulties in Canada, with Indigenous youth, in particular, experiencing additional circumstances that challenge their well-being. Mobile health (mHealth) approaches hold promise for supporting individuals in areas with less access to services such as Northern Ontario. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to evaluate the effectiveness of the JoyPop app in increasing emotion regulation skills for Indigenous transitional-aged youth (aged 18-25 years) on a waitlist for mental health services when compared with usual practice (UP). The secondary objectives are to (1) evaluate the impact of the app on general mental health symptoms and treatment readiness and (2) evaluate whether using the app is associated with a reduction in the use (and therefore cost) of other services while one is waiting for mental health services. METHODS: The study is a pragmatic, parallel-arm randomized controlled superiority trial design spanning a 4-week period. All participants will receive UP, which involves waitlist monitoring practices at the study site, which includes regular check-in phone calls to obtain any updates regarding functioning. Participants will be allocated to the intervention (JoyPop+UP) or control (UP) condition in a 1:1 ratio using stratified block randomization. Participants will complete self-report measures of emotion regulation (primary outcome), mental health, treatment readiness, and service use during 3 assessments (baseline, second [after 2 weeks], and third [after 4 weeks]). Descriptive statistics pertaining to baseline variables and app usage will be reported. Linear mixed modeling will be used to analyze change in outcomes over time as a function of condition assignment, while a cost-consequence analysis will be used to evaluate the association between app use and service use. RESULTS: Recruitment began September 1, 2023, and is ongoing. In total, 2 participants have completed the study. CONCLUSIONS: This study will assess whether the JoyPop app is effective for Indigenous transitional-aged youth on a waitlist for mental health services. Positive findings may support the integration of the app into mental health services as a waitlist management tool. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05991154; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05991154. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64745.
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 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 | 0,039 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,018 |
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 ».