A Brief Video-Based Intervention to Improve Digital Health Literacy for Individuals With Bipolar Disorder: Intervention Development and Results of a Single-Arm Quantitative Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone apps can improve access to bipolar disorder (BD) care by delivering elements of effective psychological interventions, thereby promoting quality of life and reducing relapse risk and mood instability in BD. While many people with BD are interested in using publicly available mental health smartphone apps, without guidance, they risk selecting apps that are unsafe or ineffective. OBJECTIVE: This study aimed to co-design a brief educational video on identifying appropriate mental health apps and to evaluate the acceptability and impact of this video among individuals with BD. METHODS: Individuals with lived experience of BD, including 2 peer researchers and members of 2 advisory groups (n=4 and n=7), were consulted to develop a video with information on selecting safe, effective, and engaging mental health apps for BD. Video acceptability and impact on self-reported digital health literacy (including both general eHealth literacy and more specific mobile health literacy) were evaluated via a web-based survey, including both a validated measure and complementary items developed by the research team. RESULTS: =-3.236; P=.002; d=-0.50). Feedback supported the acceptability of the video content and format. Self-report items developed by the study team to assess mobile health literacy showed that individuals felt better able to determine which apps would protect their data (P=.004) and to ask their health care provider for support in choosing apps (P<.001) after watching the video. CONCLUSIONS: This study found preliminary evidence that an educational video can help people with BD improve their ability to identify, apply, and evaluate the quality of digital health resources. The video and a supplementary web-based educational module are freely available for implementation in health care settings and have the potential to be a cost-effective and accessible resource for clinicians to support patients with BD to navigate the public app marketplace in support of their self-management goals.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».