Transforming Health and Reducing Perinatal Anxiety Through Virtual Engagement: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal anxiety affects between 20% and 30% of pregnant people and is associated with adverse prenatal health conditions, birth outcomes, and postpartum mental health challenges. Individuals from racial and ethnic minority groups, sexual and gender minority groups, and those with low income are all at heightened risk for prenatal anxiety due to disproportionate exposure to adverse social determinants of health. Digital cognitive behavioral therapy (dCBT) has been shown to reliably reduce anxiety in mostly White and middle- to higher-income samples, but its efficacy in low-income and marginalized pregnant people is understudied. OBJECTIVE: We propose a randomized controlled trial of a dCBT (Daylight app, Big Health, Ltd) in a sample of low-income pregnant people oversampled for racial, ethnic, sexual, and gender minority identity. METHODS: Participants (N=132) will be randomized to the intervention or waitlist control group using a 1:1 allocation ratio. The intervention will be a self-guided application that uses an online therapist to teach and encourage the practice of 4 key cognitive behavioral therapy skills (eg, identifying catastrophic thinking and increasing physical relaxation) that can reduce anxiety. The primary outcome will be generalized anxiety symptoms; secondary outcomes will include depressive symptoms, stress, pregnancy-specific anxiety, and insomnia symptoms. Focus groups with a subset of participants will provide qualitative data about the acceptability of dCBT. RESULTS: Recruitment began in June 2024. Data will be analyzed using linear mixed models, which will be fit with treatment condition (dCBT and waitlist control group) as the between-group factor, time (baseline, 3, 6, and 10 weeks post randomization) as a within-group factor, and a group-by-time interaction. Linear mixed models produce unbiased parameter estimates in situations where there are different numbers of observations per record and will accommodate intent-to-treat and sensitivity analyses. CONCLUSIONS: This clinical trial will evaluate the efficacy and acceptability of a self-guided dCBT for prenatal anxiety among low-income and marginalized pregnant people, a group that continues to experience substantial barriers to accessing in-person evidence-based psychotherapy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06404450; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06404450. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/70627.
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 | 0,035 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 0,019 |
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 ».