A Digital Mental Health Intervention for Paranoia (the STOP App): Qualitative Study on User Acceptability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive bias modification for interpretation (CBM-I) is a technique to modify interpretation and is used to reduce unhelpful negative biases. CBM-I has been extensively studied in anxiety disorders where interpretation bias has been shown to play a causal role in maintaining the condition. Successful Treatment of Paranoia (STOP) is a CBM-I smartphone app targeting interpretation bias in paranoia. It has been developed following research on the feasibility and acceptability of a computerized version. This qualitative study extended that research by investigating the acceptability of STOP in individuals with paranoia. The study design and implementation were informed by the Evidence Standards Framework for Digital Health Technologies (DHTs) published by the UK National Institute for Health and Care Excellence (NICE). OBJECTIVE: The aim of the study was to involve service users in the design, development, and testing of STOP and understand the degree of satisfaction with the product. We aimed to establish the extent to which STOP met the NICE minimum and best practice standards for DHTs, specifically its acceptability to intended end users. METHODS: In total, 12 participants experiencing mild to moderate levels of paranoia were recruited to complete 6 weekly sessions of STOP before being invited to a feedback interview to share their experiences. Interview questions revolved around the acceptability of the app, its perceived usefulness, and barriers to the intervention, as well as practicality and views on the use of a digital intervention in principle. Interviews were coded and analyzed using the framework analysis method, combining both deductive and inductive approaches. RESULTS: Framework analysis yielded 6 themes: independent use and personal fit; digital versus traditional approaches; user reactions and emotional impact; impact on thinking, awareness, and well-being; design, engagement, and usability; and intervention relevance and practical fit. CONCLUSIONS: STOP was found to be a broadly acceptable intervention and was positively received by most participants. The study findings are in line with the NICE Evidence Standards Framework for DHTs, as intended end users were involved in the development, design, and testing of STOP and were mostly satisfied with it. These findings will contribute to the further iterative development of this intervention that targets interpretation bias in paranoia. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s13063-024-08570-3.
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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 | 0,023 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».