Needs and Expectations for the myNewWay Blended Digital and Face-to-Face Psychotherapy Model of Care for Depression and Anxiety (Part 1): Participatory Design Study including People with Lived and Living Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital mental health interventions (DMHIs) are effective in reducing symptoms of depression and anxiety. Low user engagement and uptake of DMHIs observed in previous research may be addressed by involving the intended target audience in the design of the DMHI from the outset. OBJECTIVE: This study is phase 1 of a multiphase project aimed at designing, developing, and evaluating a blended DMHI for depression and anxiety in Australia. Our objective was to partner with adults with lived and living experiences of depression and anxiety on their needs and expectations of a new transdiagnostic DMHI for depression and anxiety. This included identifying strategies that would help increase their engagement with the DMHI and their preferences for integrating the DMHI with psychotherapy. METHODS: A mixed methods participatory design approach was used to collect quantitative and qualitative data via a web-based survey (n=324) and semistructured interviews (n=21). Feedback was collected on participants' needs and expectations for the DMHI, including accessibility, content, features, functionality, format, data sharing, preferred clinical support pathways, and barriers to and facilitators of user engagement. Qualitative interview data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Most participants (190/257, 73.9%) preferred a DMHI delivered as a smartphone app that could be used at any time of the day. Ease of use and a well-designed interface were important, as was a positive, encouraging, and uplifting DMHI look and feel. Other preferences included symptom tracking, diverse therapeutic content, and features that facilitated social connection and peer support (eg, online community and stories of lived and living experience). Participants also suggested several strategies to enhance engagement with the DMHI, including personalization, reminders, short and achievable activities, and goal setting. Participants reported a strong interest in sharing information from their DMHI with mental health professionals (to facilitate therapy), especially regarding changes to their emotions. CONCLUSIONS: Transdiagnostic DMHIs for depression and anxiety have great potential to improve access to affordable, evidence-based mental health support. Involving people with lived and living experiences of depression and anxiety in the design, development, and conceptualization of DMHIs may improve uptake, acceptance, engagement, usability, and ultimately, treatment outcomes.
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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 | 0,027 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».