Feasibility and acceptability of a culturally adapted CBT-based ‘animated shorts video series’ for depression and anxiety in people with no or low educational literacy: a pilot study from a low-income country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low educational literacy is associated with high rates of mental health problems. In Pakistan, only 60% of the population is literate. Traditional CBT requires literacy skills. Interventions to address the literacy barriers need to be developed. AIMS: To evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of a culturally adapted CBT-based animated 'Shorts' series for depression and anxiety in individuals with no or low educational literacy. METHOD: This randomized, rater-blind randomized controlled trial (RCT) compared an animated Shorts series and treatment as usual (TAU) with TAU alone in Pakistan. The primary outcomes were feasibility (recruitment, retention, adherence to treatment and trial processes) and acceptability (drop-outs and participants' feedback). The secondary outcomes included the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the WHO Disability Assessment Schedule 2 (WHODAS 2). Thirty consenting participants were randomly allocated to one of the groups in a 1:1 ratio and were assessed at baseline and the end of the intervention at 12 weeks. RESULTS: The intervention was feasible and acceptable and was successful in reducing the symptoms of depression and anxiety. However, these findings need to be further confirmed in a larger RCT. CONCLUSIONS: These preliminary findings are encouraging, and if future studies confirm that this approach can work, we should be able to overcome the literacy barrier in low- and middle-income countries.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».