Dashboard Intervention for Tracking Digital Social Media Activity in the Clinical Care of Individuals With Mood and Anxiety Disorders: Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital social activity, defined as interactions on social media and electronic communication platforms, has become increasingly important. Social factors impact mental health and can contribute to depression and anxiety. Therefore, incorporating digital social activity into routine mental health care has the potential to improve outcomes. Objective: This study aimed to compare treatment augmented with an electronic dashboard of patient's digital social activity versus treatment-as-usual on patient-rated outcomes symptoms of depression in a randomized trial of patients with mood and anxiety disorders. Methods: We developed a personalized electronic dashboard summarizing a participant's digital social activity. This dashboard, collaboratively discussed during mental health visits, was used to augment clinical care and tested in a randomized trial against treatment-as-usual. Clinicians and patients were recruited from outpatient psychiatry clinics. Patients were eligible if they were 12 years or older and were receiving treatment for a mood or anxiety disorder. Psychiatric symptoms measures for depression (primary outcome measure) and anxiety (secondary outcome measure) were obtained at each clinic visit as part of measurement-based standard of care. Baseline and 3-month follow-up assessments included a measure of mental health status and therapeutic alliance measure. Collateral information and clinical action scale were also collected at each visit. Results: A total of 103 patients consented to participate, 97 of whom were randomized to the dashboard arm (n=49) or the treatment-as-usual arm (n=48). There were no differences in psychiatry symptom rating scores or mental health status between the two arms. However, there was a significant increase in the discussion of digital social activity with the intervention, and it did not appear to change patient therapeutic alliance. Conclusions: The incorporation of a personalized electronic dashboard into clinical care was feasible and led to an increased discussion of digital social activity, but there was no impact on mental health 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».