Tra l'app è efficace e accettabile?

Studiare le informazioni di base e i problemi di salute mentale delle logiche sono una delle principali cause del carico generale della malattia a livello globale (7,4%) (più dell'HIV/AIDS e della tubercolosi, del diabete e delle lesioni da trasporto) e la loro prevalenza continua ad aumentare. A livello globale, 792 milioni di persone (10,7%) sperimentano problemi di salute mentale e l'ansia è la più diffusa (284 milioni/3,8%), seguito da depressione (264 milioni/3,4%). Uno su sei adulti in Inghilterra ha un disturbo mentale comune (depressione o ansia), che è circa una donna in cinque o un uomo in otto. Pertanto, i problemi di salute mentale hanno un impatto significativo per la salute pubblica, a livello nazionale e globale.

Contesto nazionale nel Regno Unito, il Piano a lungo termine del SSN (NHSLTP) ha delineato un nuovo modello di servizio per superare le preoccupazioni di finanziamento, personale, aumento delle disuguaglianze e pressioni, fornendo più opzioni, miglior supporto e cure coordinate al momento giusto, in ambito ottimali. Il piano di implementazione della salute mentale (NHSMHIP) ha delineato le priorità dell'NHSLTP nella salute mentale, compresa l'assistenza per la salute mentale abilitata digitalmente. Ciò ha comportato il miglioramento del NHS England e del SSN a sostegno dello sviluppo di applicazioni ("app"), modelli di terapia abilitati digitalmente e risorse online per supportare la salute mentale e il recupero. Gli interventi di salute mentale digitale sono risultati efficaci e accettabili per fornire supporto per la salute mentale su larga scala.

Il SSN aveva precedentemente una libreria di app approvate che chiuse nel 2021 e ora raccomandano solo l'app NHS e l'app Covid-1. Di conseguenza, NHS England ha creato i criteri di valutazione della tecnologia digitale per l'assistenza sanitaria e sociale, uno strumento di valutazione per garantire che le tecnologie sanitarie digitali soddisfino gli standard della legislazione e delle buone pratiche. Al momento non esiste un database di app consigliate e c'è un onere sulle organizzazioni sanitarie per valutare ciascuna app nel punto di approvvigionamento. Il progetto Mental Health Million ha intervistato oltre 45.000 intervistati e ha scoperto che il 50% delle persone con un livello clinico di rischio di salute mentale non ha cercato aiuto. Le ragioni non erano sapere che tipo di aiuto cercare, pensando che non avrebbe fatto la differenza e una preferenza per l'auto-aiuto. Pertanto, gli individui potrebbero aver bisogno di supporto con l'identificazione di quale aiuto è disponibile, comprese le opzioni sia facilitate che di auto-aiuto.

La visione in avanti di cinque anni del SSN ha fatto riferimento all'importanza di "potenziare i pazienti" e delle "cure personalizzate" e l'NHSLTP ha quindi sottolineato "cure personalizzate". Un recente studio ha rilevato sfide significative negli interventi di salute mentale digitale, in particolare per quanto riguarda una mancanza di personalizzazione. In sintesi, è necessaria l'assistenza per la salute mentale abilitata digitalmente che è personalizzata, include l'auto-aiuto ed è supportata da prove di buona qualità e contemporanee e sebbene il SSN abbia criteri per la valutazione della tecnologia digitale, non hanno più disposizioni per raccomandare le app al pubblico.

La tecnologia Emotion Regolation (ER) ER è definita come: "modellare quali emozioni si hanno, quando si hanno e come si sperimenta o esprime queste emozioni". Implica la regolazione di emozioni positive e negative, dipendenti dagli obiettivi. Dagli anni '90, c'è stata una vasta ricerca nel campo di ER, per esempio, è stato proposto che l'ER sia necessario per il funzionamento quotidiano. È stato anche scoperto che i deficit in ER sembrano essere rilevanti per lo sviluppo, il mantenimento e il trattamento delle condizioni di salute mentale (come, come depressione, disturbo borderline di personalità, uso di sostanze, disturbi alimentari, disturbo somatoformio e altri sintomi), quindi ER è transdiagnostico. È stato delineato l'importanza della rivalutazione cognitiva in ER.

Numerosi studi hanno studiato tecnologia digitale e ER, come una meta-analisi che ha delineato la necessità di apprendere ER come processo esperienziale. È stata sottolineata l'importanza di studi basati sulla teoria rigorosamente progettati su tecnologie digitali che offrono interventi personalizzati e tempestivi. È stato dedotto che "incoraggiano prove che le tecnologie digitali potrebbero essere utili per migliorare le competenze ER e fornire cure personalizzate in remoto". Infine, una revisione sistematica delle app per la salute mentale e ha concluso che hanno "risultati promettenti", tuttavia, poche app promuovono in particolare ER.

Pertanto, ci sono prove che ER è un fattore transdiagnostico nello sviluppo, nel trattamento e nel mantenimento di varie condizioni di salute mentale. La ricerca ha scoperto che ER può essere appreso in modo esperienziale, che la tecnologia digitale personalizzata e tempestiva può supportare ER, ma sono necessari più studi basati sulla teoria e le app di salute mentale hanno "risultati promettenti", ma poche app mirano specificamente a ER.

Inntra c'è un gioco basato sulla narrazione che mira a migliorare ER. È stato sostenuto che gli strumenti digitali sono attualmente in fase di sviluppo senza considerazione per la teoria. Tuttavia, tra la teoria è guidata dalla teoria e basato sulle basi della teoria dell'autodeterminazione (motivazione umana, volontà e personalità nei contesti sociali) e teoria cognitiva sociale (apprendimento all'interno di un contesto sociale, le persone sono agenti attivi che possono influenzare ed essere influenzati dal loro ambiente). Si basa anche su due abilità ER: rivalutazione cognitiva e auto-compassione, caratteristiche di spicco della terapia cognitiva comportamentale (CBT) e degli interventi basati sulla consapevolezza. La rivalutazione cognitiva e l'auto-compassione sono processi fondamentali alla base di vari interventi basati sull'evidenza, come la terapia CBT e focalizzata sulla compassione. Inntra è stato finanziato privatamente e il National Institute for Health Research (NIHR) ha sottolineato l'importanza delle industrie che creano le proprie innovazioni per migliorare il sistema di salute e assistenza, risparmiando così denaro e migliorando la qualità all'interno del SSN.

Una prova di studio di concetto/accettabilità tra i risultati positivi ha trovato risultati positivi in ​​un campione di popolazione generale, come il 73,1% dei partecipanti trovati tra il loro modo di pensare. Vale la pena notare che questo studio aveva una piccola dimensione del campione (n = 26), e quindi i risultati potrebbero non essere generalizzabili. Uno studio di controllo randomizzato della popolazione generale (RCT) di Between è stato completato e ha trovato riduzioni significative e grandi di depressione, stress e autoriflessione. Tuttavia, sono necessarie ulteriori ricerche su tra la letteratura precedente ha studiato una popolazione generale (non una popolazione clinica).

In sintesi, Between è un'app guidata dalla teoria con fondazioni in ER, CBT e consapevolezza. Si basa su trattamenti raccomandati che hanno dimostrato di essere efficaci. Nella ricerca, tra l'altro, è stato trovato efficace e probabilmente accettabile in una popolazione generale.

Riepilogo e logico di studio In conclusione, è necessario personalizzare l'assistenza per la salute mentale abilitata digitalmente, include l'auto-aiuto ed è supportata da prove contemporanee di buona qualità. ER è un fattore transdiagnostico in varie condizioni di salute mentale e l'ER può essere appreso in modo esperienziale. La tecnologia digitale personalizzata e tempestiva può supportare ER e le app di salute mentale hanno "risultati promettenti", ma poche app mirano specificamente a ER. Per superare potenzialmente questo, tra c'è un'app guidata dalla teoria con fondazioni in ER, CBT e consapevolezza e si basa su trattamenti raccomandati che si sono dimostrati efficaci. Ha indicazioni di accettabilità e comprovata efficacia in una popolazione generale. Inoltre, è stato sostenuto l'importanza della portata: un intervento a cui è possibile accedere da un gran numero di persone (ad esempio, un'app) (anche se ha una dimensione di effetto minore) ha un impatto maggiore sulla salute pubblica rispetto a un intervento con una dimensione di grande effetto disponibile per un minor numero di persone.

Il divario nelle conoscenze che questa ricerca affronterà è se l'app tra tra i miglioramenti migliora in una popolazione clinica e se è accettabile per gli utenti del servizio. Per quanto riguarda l'impatto all'interno della psicologia clinica, se tra l'altro si trova efficace e accettabile, potrebbe essere un intervento autonomo o di lista d'attesa che potrebbe avere benefici economici per la salute per il SSN e potrebbe aumentare la mentalità/prontezza psicologica per la terapia o migliorare la sintomatologia. Questo studio può anche dedurre informazioni sul miglioramento tra o informare la fattibilità per un RCT tra una popolazione clinica. Questa ricerca proposta mira anche a testare i processi sottostanti tra il sostegno della salute psicologica e del benessere: poiché tra il mezzo è guidato dalla teoria e ha meccanismi d'azione sottostanti, valutando l'app consente anche domande più ampie sul valore delle sue basi.

Studio obiettivi

Nel considerare l'applicabilità clinica di un'app di regolazione delle emozioni basata sulla teoria (tra) per gli individui in attesa di cure per le comuni difficoltà di salute mentale, questo studio ha tre obiettivi:

A: Valuta l'efficacia dell'intervento tra la regolazione delle emozioni, l'auto-compassione e la rivalutazione cognitiva in una popolazione clinica.

B: Indagare se i cambiamenti nei processi mirati da tra il traducimento di miglioramenti nei risultati clinici.

C: Esplora l'accettabilità e i processi putativi tra un contesto clinico.

Nell'affrontare questi tre obiettivi, i dati quantitativi e qualitativi saranno integrati, attraverso una progettazione sperimentale a singolo caso (SCED) a metodi misti (delineato di seguito).

L'intervento tra il gioco di salute mentale, progettato per migliorare la regolazione delle emozioni. È costituito da storie diverse, che vengono visualizzate all'utente in un formato narrativo, con suono di fondo. All'utente vengono mostrate parti della narrazione, prima di ricevere opzioni per procedere ulteriormente (ad esempio, "Copri le orecchie", "guarda il cielo" o "guarda in basso"). La narrazione continua quindi, tenendo conto dell'opzione scelta e vengono fornite ulteriori narrazioni e opzioni.

I partecipanti dovranno scaricare l'app tra il proprio app store. Dovranno quindi creare un accesso, prima di iniziare a utilizzare l'app.

Tra il tramite non è progettato per fornire consulenza medica, diagnosi o cure mediche. È puramente un gioco basato sulla narrazione, progettato per migliorare la regolazione delle emozioni.

Epistemologia del design dello studio Questo studio sarà affrontato dalla posizione epistemologica del pragmatismo, che si è sviluppata a causa dell'insoddisfazione con i paradigmi polarizzati e del desiderio di combinarli. Il pragmatismo consente di impiegare i progetti a metodo misto, tra cui elementi quantitativi e qualitativi, quindi, questa è la posizione da cui verrà affrontato lo studio attuale.

Questo studio mira a studiare l'efficacia e l'accettabilità di Bewtixt all'interno di una popolazione clinica. La ricerca sull'efficacia (lo studio mira a e b) viene studiata confrontando i dati numerici (spesso misure di esito psicometrico) per quantificare gli effetti di un intervento. La ricerca di accettabilità (Study AIM C) è studiata attraverso i dati narrativi di interviste semi-strutturate (da un intervistatore indipendente), a causa della portata e della profondità di comprensione di questo metodo (e apertura all'essere guidato dall'esperienza, al contrario di assunzione di assunzione). Gli approcci semi-strutturati alla comprensione dell'accettabilità consentono un apprezzamento più sfumato di eventuali problemi e è probabile che siano più completi (rispetto ad avere domande strutturate basate sulle aspettative a priori dei ricercatori in merito alle questioni che potrebbero sorgere). Pertanto, la ricerca a metodo misto è il paradigma più appropriato per studiare questo e questo studio comporterà un design esplicativo sequenziale (fasi quantitative quindi qualitative).

Configurazione dello studio Per studiare l'efficacia tra (elemento quantitativo di questo studio, correlato agli obiettivi di studio A e B), verrà effettuata una serie di SCED. I dati qualitativi da interviste semi-strutturate di feedback post-intervento verranno anche utilizzati per ottenere un resoconto approfondito dei cambiamenti riportati dai partecipanti e delle attribuzioni di cambiamento, che saranno integrate con dati quantitativi di SCED (identificare i punti di convergenza, divergenza e contesto elaborativo). SCEDS valuta l'efficacia di intervento caso per caso e ciascun partecipante funge da condizione di controllo. SCEDS forniscono preziose informazioni sui meccanismi di cambiamento terapeutico, l'efficacia degli interventi (attraverso la manipolazione sistematica della variabile indipendente) e consentono di tradurre gli approcci empirici in contesti clinici naturalistici.

Questo studio comporterà una progettazione AB (confrontando la linea di base e tra l'intervento), con più linee di base tra i partecipanti. Ciò comporta la misurazione sistematica e ripetuta delle variabili dipendenti (misure di processo di regolazione delle emozioni, auto-compassione e rivalutazione cognitiva) rispetto alla variabile indipendente (misurazione dell'uso tra i dati delle app). I progetti ABA (basale, intervento, base) sono più robusti statisticamente; Tuttavia, ciò comporterebbe dimenticare tutto l'apprendimento da un po 'e ci sarebbe la considerazione etica del ritiro di un intervento. Per fare inferenze dai dati, è necessaria una linea di base stabile, tuttavia, ciò può ritardare il trattamento. Date le preoccupazioni pratiche ed etiche, l'intervento non sarà ritardato in caso di una linea di base instabile; Tuttavia, le tendenze di base verranno adeguate per l'analisi.

Verranno intraprese interviste semi-strutturate qualitative con il duplice scopo di comprendere il cambiamento (triangolando i risultati degli studi quantitativi, mira a e b) ed esplorando l'accettabilità dell'intervento (AIM C). L'analisi del framework verrà utilizzata per strutturare l'analisi dei dati qualitativi.

In conclusione, questo progetto di studio è il più appropriato e pragmatico, per quanto riguarda l'epistemologia, la metodologia, il tempo, il denaro e le risorse.

Gestione dello studio Il capo investigatore ha la responsabilità generale per lo studio e deve supervisionare tutta la gestione dello studio. Il custode dei dati sarà il principale investigatore.

Victoria Harper (studente) intraprenderà gli aspetti pratici dello studio e riferirà a Jacob Andrews (Chief Investigator), Nima Moghaddam e Sam Malins.

Durata dello studio e coinvolgimento dei partecipanti Studio Durata: 24 mesi. Durata dei partecipanti: da sei a sette settimane per ciascun partecipante. Otto mesi in totale.

Fine dello studio: la fine dello studio sarà l'intervista o l'indagine dell'ultimo partecipante.

Selezione e ritiro del reclutamento dei partecipanti. I partecipanti saranno adulti nella lista d'attesa per un servizio di miglioramento specifico al servizio di terapie psicologiche (IAPT). È stato scelto un servizio IAPT in quanto questo è il primo studio sull'uso di una popolazione clinica e questi servizi supportano il livello più basso di gravità e rischio per la salute mentale. Inoltre, uno studio di prova/accettabilità in tra e partecipanti ha riferito che l'app ha il potenziale per influenzare positivamente coloro che hanno "lievi problemi di salute mentale".

Tra verrà consegnato come intervento della lista d'attesa, a causa di considerazioni etiche, in modo da non ritardare il trattamento per le persone in una popolazione clinica. La strategia di assunzione implica medici/gatekeeper all'interno del servizio IAPT che offre l'intervento alle persone ammissibili durante la loro nomina di valutazione. Il medico fornirà informazioni al potenziale partecipante allo studio (Scheda informativa dei partecipanti (PI)) e se desidera partecipare, il medico controllerà l'idoneità e ottengerà il permesso di trasmettere le proprie informazioni al team di ricerca. Il team di ricerca contatterà quindi il partecipante sullo studio, spiegherà cosa comporta la partecipazione e discuterà il consenso (modulo di consenso). Il team di ricerca fornirà inoltre formazione e supporto continuo ai medici per consentire loro di avvicinarsi ai potenziali partecipanti e di non effettuare un onere non necessario per i medici IAPT. I partecipanti che prendono parte allo studio riceveranno quindi l'intervento tra messi in attesa del loro intervento con IAPT.

Sarà spiegato al potenziale partecipante che l'ingresso nella sperimentazione è interamente volontario e che il loro trattamento e le loro cure non saranno influenzate dalla loro decisione. Sarà inoltre spiegato che possono ritirarsi in qualsiasi momento, ma saranno fatti tentativi per evitare questo evento. In caso di ritiro, verrà spiegato che i loro dati raccolti finora non possono essere cancellati e cercheremo il consenso per utilizzare i dati nelle analisi finali ove appropriato.

Durata prevista per la partecipazione dei partecipanti. I partecipanti allo studio parteciperanno allo studio per sei o sette settimane ciascuno.

Rimozione dei partecipanti/ritiro dei partecipanti. I partecipanti possono essere ritirati dal processo su propria richiesta o a discrezione dell'investigatore. I partecipanti saranno informati che ciò non influenzerà le loro cure future. I partecipanti saranno resi consapevoli (tramite la scheda informativa e il modulo di consenso) che in caso di prelevare i dati raccolti fino ad oggi non possono essere cancellati e possono ancora essere utilizzati nell'analisi finale.

Consenso informato. Il medico del servizio IAPT condividerà informazioni sullo studio all'appuntamento di valutazione programmato del partecipante. Il medico fornirà informazioni al potenziale partecipante allo studio (Scheda informativa dei partecipanti (PI)) e se desidera partecipare, il medico controllerà l'idoneità e prenderà il consenso per trasmettere le loro informazioni al team di ricerca. Il team di ricerca contatterà quindi il partecipante sullo studio, spiegherà cosa comporta la partecipazione e discuterà il consenso (modulo di consenso).

Tutti i partecipanti forniranno il consenso informato scritto. Il processo di consenso informato comporterà i potenziali partecipanti che interagiscono con Victoria Harper tramite la videochiamata (Microsoft Teams), per spiegare ulteriormente lo studio e affrontare qualsiasi domanda, garantendo che il partecipante abbia tempo sufficiente per prendere in considerazione la partecipazione o meno. Victoria condividerà il suo schermo durante questa videochiamata per ricevere il consenso e sarà anche in contatto con ciascun partecipante durante lo studio (nella forma delle chiamate del check-in settimanale) per verificare la partecipazione continua della persona che ha acconsentito. L'investigatore risponderà a qualsiasi domanda che il partecipante abbia riguardante la partecipazione allo studio. Ciò sarà anche rintracciabile e verificabile al medico di riferimento poiché Victoria avrà istituito l'intervista al consenso utilizzando le informazioni di contatto condivise da questo medico. Il modulo di consenso informato sarà firmato e datato dal partecipante prima di entrare nel processo.

Il consenso informato sarà raccolto da ciascun partecipante prima di sottoporsi a qualsiasi intervento relativo allo studio. Una copia digitale di questo sarà mantenuta dal partecipante e una copia cartacea sarà mantenuta dall'investigatore.

In caso di emendamento successivo al protocollo finale, che potrebbe influire sulla partecipazione di un partecipante al processo, il consenso continua sarà ottenuto utilizzando un modulo di consenso modificato che sarà firmato dal partecipante.

Dimensione e giustificazione del campione. La guida pubblicata raccomanda un minimo di tre casi per gli SCED per ottenere dati sufficienti e la media pubblicata è sei. Otto partecipanti sono considerati una dimensione del campione sufficiente (con partecipanti sostitutivi se non contribuiscono con dati sufficienti alla fase di intervento), per consentire l'attrito. A causa della natura delle dimensioni di piccoli campioni, l'attrito può avere un effetto significativo, quindi più partecipanti verranno reclutati rispetto al minimo raccomandato e alla media pubblicata per mitigarlo. Inoltre, ai partecipanti che abbandonano verrà chiesto di completare un colloquio/sondaggio semi-strutturato per fornire un feedback aggiuntivo sull'accettabilità e l'usabilità. Come risultato della piccola dimensione del campione nelle SCED, la replicazione con lo stesso soggetto e attraverso più soggetti migliora la validità esterna di tali studi. Pertanto, una dimensione del campione di otto (con partecipanti sostitutivi se non contribuiscono con dati sufficienti per la fase di intervento) sarà sufficiente e fattibile entro i tempi dello studio e per consentire la replica degli effetti misurati. Questa dimensione del campione dovrebbe anche consentire la saturazione nell'elemento di intervista dello studio.

I dati per la fase SCED dello studio, i dati quantitativi verranno acquisiti in base alle misure di processo in tutto lo SCED e punteggi di misurazione pre/post-intervento, tramite questiontà. Questi dati verranno archiviati in un modulo Microsoft Excel protetto da password, su sistemi universitari sicuri. I partecipanti saranno anche pseudonimizzati, in modo che i dati di studio (esito e misure di processo) possano essere identificati dal ricercatore, ma non da altri. Il file crittografato protetto da password includerà una chiave di pseudonimizzazione.

Per le interviste semi-strutturate, i dati qualitativi saranno registrati online e salvati e archiviati in un modulo Microsoft Excel protetto da password, su sistemi universitari sicuri. Questi dati saranno codificati in base a temi (vedere la sezione Analisi dei dati per maggiori dettagli). Le interviste saranno condotte da un intervistatore indipendente (studente dell'Università di Nottingham, non coinvolto in questo studio) e si svolgono online, tramite Microsoft Teams. Queste interviste saranno registrate video e/o audio, dipendenti dalle preferenze di ciascun partecipante se desiderano essere registrati video. Le interviste saranno trascritte utilizzando il servizio di trascrizione automatizzato dell'Università di Nottingham. Il ricercatore esaminerà quindi ogni registrazione e trascrizione per garantire l'accuratezza.

Preparazione del regime di studio prima che i partecipanti vengano reclutati, il team di ricerca fornirà formazione ai medici all'interno del servizio IAPT per informarli dello studio e della sua logica e per addestrarli su come valutare i partecipanti adeguati, descrivere lo studio ai partecipanti, ottenere l'autorizzazione per trasmettere i dettagli di contatto e il processo per il trasferimento dei dettagli.

Reclutamento di raccolta dei dati. I medici IAPT guideranno nella prima parte dello studio in cui i partecipanti adatti saranno identificati e i loro dettagli saranno trasmessi al ricercatore. All'inizio dello studio, a ciascun partecipante verrà assegnato un numero di identificazione per la pseudonimizzazione. Una volta che hanno acconsentito e avviato lo studio, tutti i loro dati quantitativi verranno archiviati su un foglio di calcolo intitolato con il loro numero e i loro dati qualitativi saranno archiviati in un file digitale intitolato con il loro numero.

Il team di ricerca contatterà quindi i potenziali partecipanti, fornirà informazioni e riceverà il consenso informato. Il ricercatore supporterà i partecipanti a completare le misure, impegnarsi nella fase di base e nella fase di intervento dello SCED. Questa ricerca includerà un intervento sfaldato di partecipanti (base multipla concomitante) per prevenire un evento in tempo che colpisce i risultati. L'intervento per i diversi partecipanti è anche più naturalistico considerando come vengono fatti i referral ai servizi IAPT. Questo è un intervento della lista d'attesa, quindi non ritarderà l'intervento dell'individuo con IAPT.

Fase di SCED (sei o sette settimane). La lunghezza della fase di base sarà variabile a due o tre settimane per rafforzare il design sperimentale (per mitigare gli effetti del tempo/strumentazione come spiegazione per il cambiamento di fase). Durante la fase di base, i partecipanti completeranno le misure ogni secondo giorno. Ciò è in linea con la scoperta che il numero minimo di punti dati richiesti per una fase di base è da tre a dodici (numero modale da tre a quattro). Tutti i partecipanti saranno in fase di intervento per quattro settimane (per cui completeranno un sogno o un capitolo (20-60 minuti) tra le misure e complete ogni due giorni); Pertanto, la metà dei partecipanti verrà assegnata in modo casuale a trascorrere sei settimane nel SCED (basale di due settimane) e metà a sette settimane (basale di tre settimane).

Le chiamate settimanali di check-in saranno completate dal ricercatore per risolvere i problemi tecnici, superare gli ostacoli e come segnale per i partecipanti a impegnarsi in mezzo. Verrà conservato un registro delle chiamate di check-in, verrà registrato le chiamate e verrà completato un controllo di aderenza, che sarà incluso nel rapporto finale. È riconosciuto che la fornitura di chiamate di check-in settimanale potrebbe complicare la comprensione di qualsiasi processo di cambiamento specifico tra i partecipanti, poiché i partecipanti interagiranno con il ricercatore e l'intervento sarà guidato da sé (non auto-diretto). Sarà documentato se il contenuto delle chiamate fosse un check-in/orientamento per l'app o la pseudo-terapia. Questo impalcatura sarà messo in atto per supportare il coinvolgimento e nell'implementazione in un servizio NHS, ad esempio gli utenti del servizio potrebbero ricevere chiamate settimanali da assistenti psicologi. Vi sono prove che la conformità aumenta con le chiamate di check-in. Inoltre, questo studio ha una dimensione del campione relativamente piccola e l'attrito potrebbe avere un impatto significativo. Le interviste possono anche fornire informazioni sull'implementazione del mondo reale e se queste chiamate sono state utili. Per questo studio non sarà necessario alcun accecamento poiché tutti i partecipanti prendono parte all'intervento.

Fase di intervista. Il ricercatore organizzerà quindi le interviste semi-strutturate di accettabilità e cambieranno che dovrebbero richiedere 30 minuti. Questi saranno condotti tramite team Microsoft da un intervistatore indipendente (studente dell'Università di Nottingham, non coinvolto in questo studio). per consentire ai partecipanti di sentirsi a proprio agio per essere completamente aperti e onesti sulla loro esperienza tra. Se un partecipante si ritira in qualsiasi momento, l'intervistatore indipendente condurrà un colloquio di uscita semi-strutturato con il partecipante. Se non rispondono alla richiesta di intervista, verrà inviato un sondaggio. Se non completano il sondaggio entro quattro settimane, il coinvolgimento dello studio finirà.

Lo studio verrà interrotto quando otto partecipanti hanno completato lo studio. Se i partecipanti non rispettano il protocollo in qualsiasi momento, questo verrà discusso nella chiamata del check-in settimanale. Se questo continua, verrà offerto che possono ritirarsi.

Dati dell'app. Elitsa Dermendzhiyska (regista, Mind Monster Games Limited e co-creatore di Betglia) è un collaboratore in questo studio. È in grado di accedere all'attività dell'app/Dati di utilizzo generale tramite l'indirizzo e -mail o l'ID utente di una persona. I dati sui feed di attività disponibili includono se il partecipante si è registrato all'app, ha aperto l'app, impegnato con l'app o ricevuto una notifica. Un utente sceglie come chiamare nell'app, quindi tra non ha accesso al nome del partecipante, a meno che non lo fornisca. Altri dati raccolti includono ID utente; storia degli acquisti; Gli utenti di contenuti scrivono nell'app; e registri di crash. I dati verranno inviati da Ellie a Victoria Harper, tramite e-mail protetta da password e memorizzati su sistemi universitari sicuri.

Diffusione dopo l'analisi, i risultati verranno scritti in un rapporto e presentati a una rivista per la pubblicazione. I risultati saranno inoltre condivisi con il team IAPT coinvolto, il NHS Trust locale e le conferenze regionali. Il rapporto può evidenziare le aree per ulteriori ricerche. Ci sarà un coinvolgimento di servizi di servizio e assistenti durante questo progetto di ricerca.

Misure quantitative Fare riferimento alla sezione Misure di esito.

Qualitativo Esiste una guida agli argomenti (sia per le interviste di cambiamento che di uscita) e un sondaggio di uscita (contingenza per i partecipanti che si ritirano e non rispondono alla richiesta di intervista di uscita).

Per strutturare le interviste semi-strutturate e le interviste di uscita, il quadro teorico di accettabilità (TFA) e il programma di interviste al cambiamento del cliente (CCIS) sono stati amalgamati. Per dedurre l'aspetto dell'accettabilità dello studio, i costrutti di TFA (atteggiamento affettivo, onere, efficacia percepita, etica, coerenza di intervento, costi di opportunità e autoefficacia) e le sezioni CCI (domande generali, cambiamenti, valutazioni delle modifiche, aspetti utili, attribuzioni, risorse, aspetti problematici e suggerimenti) sono stati combinati. Per strutturare l'aspetto incentrato sul cambiamento, sono stati utilizzati i processi di cambiamento putativo alla base (delineati nell'Appendice C). Inoltre, verrà raccolto un feedback sull'impatto delle chiamate settimanali di check-in. Queste interviste sono destinate a essere semi-strutturate.