Multiuser Application for the Diagnosis and Treatment of Depression in Women’s Self-Help Groups: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression in women results in elevated morbidity rates, functional impairment, diminished quality of life, and an increased risk of suicide. Numerous obstacles impede access to mental health treatment for women in India. Digital mental health solutions can bridge the treatment gap, but it is important to tailor these solutions to the context and to end-users. Objective: We conducted a pilot randomized controlled trial to test the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of a mental health app deployed in community-based organizations in improving depression outcomes. Methods: The Multiuser Interactive Health Response Application (MITHRA) is a multiple-user mobile app used in community-based organizations for screening, tracking, and supporting stepped-care treatment for depression. MITHRA is based on the healthy activity program, a brief psychological intervention based on behavioral activation. It includes audio, video, and enhanced touchscreen capabilities to overcome the barrier of illiteracy and lack of access. It was developed in collaboration with a participatory design group consisting of primary and secondary end-users and is available on tablets installed in self-help groups (SHGs), which are community-based organizations in India. The SHGs were randomized to MITHRA (n=3) or enhanced usual care (EUC; n=3). During SHG meetings, women completed the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Based on their PHQ-9 scores, they were assigned different modules. In the EUC SHGs, women viewed one module of education on symptoms of depression. Primary outcomes include feasibility and acceptability, and secondary outcomes include depressive symptoms and functioning. Repeated-measures ANOVA was performed to compare the change in the outcome scores over time between study groups. A P value of<.05 was considered statistically significant. Results: MITHRA was found to be feasible and acceptable. A total of 96% of intervention arm participants completed at least half of their assigned modules. Although not powered for effectiveness outcomes, in this trial, we found that the change at 6 months from baseline in depressive symptoms (PHQ-9) were significantly different between MITHRA and EUC (P=.037), with greater improvement in the intervention group. Similarly, significant improvement in the World Health Organization Disability Assessment Scale score was noted in the MITHRA group (P=.005). Conclusions: MITHRA is feasible and acceptable for use in women's SHGs. Larger studies should examine the effectiveness of this approach in identifying and treating depression.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,018 | 0,002 |
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 ».