Evaluating a Digital Health Tool Designed to Improve Low Sexual Desire in Women: Mixed-Methods Implementation Science Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual health difficulties affect up to 30% of women, with desire and arousal problems being the most prevalent. While cognitive behavioral therapy and mindfulness-based therapy are effective treatments, access is limited by barriers such as specialist shortages, cost, and embarrassment. Web-based interventions offer a potential solution by providing self-paced, cost-effective treatments. eSense, a digital health program, offers cognitive behavioral therapy and mindfulness-based therapy skills targeted to women with low sexual desire, and previous trials find eSense to be highly feasible and efficacious. OBJECTIVE: The goal of the present implementation science study was to use the RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance of Implementation) framework to assess the integration of eSense into several sexual health clinics. We chose the RE-AIM framework because it addresses both dissemination (eg, reach) and implementation of an intervention. METHODS: A total of 14 specialty clinics participated, and we report on the reported experiences of those clinics in implementing eSense. We also examined responses from 12 women on waitlists to receive sex therapy or sexual medicine care. RESULTS: Per clinic outcomes, all aspects of implementation (reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance) were in the moderate to high range for clinics, reporting that offering eSense helped them overcome negative feelings associated with their long clinic waitlists. The majority expressed a need for eSense and could see how it overcame the limitations of traditional therapy. Nearly all expressed a wish to continue offering eSense to patients after the implementation study was complete. One caveat was that half of the clinics noted cost as a key issue for future implementation, and one-third noted that the administrative burden of implementing eSense as a standard of care may be challenging. For individual users, the majority expressed an interest in knowing more about eSense and a desire to use eSense, though most of these did not complete the program in its entirety. Users experienced a significant improvement in sex-related distress with no clinically meaningful change in other outcomes and a high level of satisfaction with eSense. Most also reported doing things differently in their sexual lives after participating in eSense. CONCLUSIONS: We found that eSense demonstrates potential as a digital intervention for sexual difficulties for women, particularly concerning its moderate implementation outcomes and also because of its ability to reduce sexual distress. Future studies should address the barriers identified for broader adoption of eSense in clinical settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05168371; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05168371.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,035 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».