Скринінг – не діагноз
Результати опитувальників допомагають оцінити симптоми й динаміку, але не повинні подаватися як клінічний діагноз.
Наука, що стоїть за Scarb
Простий для людини. Побудований на науці
Scarb поєднує валідовані психометричні інструменти, регулярне відстеження стану, доказові практики підтримки та логіку Stepped Care – а складну методологію перетворює на зрозумілий досвід у телефоні
Скріншоти застосунку Scarb: дихальна вправа, чек-ін питання та вправа «Лопніть бульбашки»
GAD-7
PHQ-9
Stepped Care
EMA
Зробіть вдих
Глибоко через ніс
Цикл 1 з 5
Після роботи я відчуваю себе як «вичавлений лимон».
Ніколи
Дуже рідко
Рідко
Іноді
Часто
Дуже часто
Кожен день
Продовжити
Лопніть бульбашки
Зробіть видих
Самотність
Злість
Роздратування
Сором
Сум
Вина
Розгубленість
Тривога
Смуток
Безнадія
Страх
Цикл 1 з 5
Не потрібно вірити нам на слово. Покажемо, як працює наш підхід
Не вгадуємо стан. Вимірюємо, стежимо за динамікою й підбираємо наступний крок
У Scarb підхід можна пояснити трьома словами: зрозуміти, спостерігати, підтримати
Крок 1 · Зрозуміти стан
Спочатку допомагаємо зрозуміти, що відбувається
Scarb використовує валідовані психометричні інструменти для оцінювання різних аспектів психічного стану.
Приклади
GAD-7:
Для оцінювання симптомів тривоги
PHQ-9:
Для оцінювання депресивних симптомів
Scarb не намагається вгадати ваш стан:
Для розуміння рівня професійного виснаження
Scarb не намагається вгадати ваш стан.
Крок 2 · Бачити зміни
Один тест – це фотографія. Нас цікавить динаміка
Стан людини змінюється. Тому Scarb використовує короткі регулярні check-in-и, щоб бачити не одну точку, а зміни з часом.
Ecological Momentary Assessment – EMA
Підхід, який дозволяє регулярно отримувати інформацію про стан людини ближче до моменту, коли вона його переживає.
Крок 3 · Підібрати наступний крок
Не всім потрібна однакова підтримка
Scarb використовує логіку Stepped Care: наступний крок залежить від стану й потреб людини.
1. Самопідтримка
Більш структуровані програми та персональні інструменти
2. Більше підтримки
Більш структуровані програми та персональні інструменти
3. Фахівець, коли він потрібен
Професійна підтримка там, де цифрових інструментів недостатньо
Зрозуміти → Спостерігати → Підтримати
Наукова логіка залишається всередині системи. Людина отримує зрозумілий наступний крок.
Ми не вигадуємо вправи навмання
Наша задача – взяти підхід із науковим підґрунтям і перетворити його на просту дію, яку людина реально захоче й зможе виконати
Наукова база
Шукаємо підходи з науковим підґрунтям
R&D-команда працює з науковою літературою, психометричними інструментами та методиками психологічної підтримки
Підходить для тривоги
Не для гострого стресу
Коротка й безпечна
Відбір
Перевіряємо, для якої ситуації методика доречна
Не кожна техніка підходить кожній людині в кожному стані
«Cognitive restructuring via structured self-monitoring protocol...»
3 прості кроки
Адаптація
Перетворюємо методику на зрозумілий цифровий формат
Прибираємо складну професійну мову й залишаємо зрозумілу послідовність дій
Готово! Це зайняло всього 2 хвилини
Scarb
Робимо її простою для людини
Коротка вправа, Майло, гейміфікація, персональний контекст
Розподіл станів
30 днівСтабільний стан
67%
Підвищена тривожність
33%
Динаміка
Дивимося не тільки на виконання, а й на зміни з часом
Кожна вправа – ще одна точка в загальній картині стану людини.
Науковий підхід не закінчується після запуску продукту
Ми постійно перевіряємо, як люди користуються Scarb, як змінюється їхній стан і які інструменти працюють краще в різних ситуаціях.
1. Вимірюємо
Дивимося на зміни стану користувачів у часі, результати повторних оцінювань і регулярних check-in-ів.
2. Аналізуємо
Перевіряємо, які вправи, сценарії й формати підтримки найкраще працюють для різних потреб.
3. Переглядаємо
R&D-команда аналізує результати та перевіряє, де методологію або продукт потрібно вдосконалити.
4. Оновлюємо
Змінюємо логіку рекомендацій, вправи, формати взаємодії та персоналізацію на основі отриманих даних і розвитку наукової бази.
Ми також досліджуємо ефективність власних цифрових підходів
Команда Scarb проводить дослідницьку роботу навколо цифрової підтримки психічного здоров'я. Результати цієї роботи готуються до наукової публікації.
За методологією стоять люди, для яких mental health – професія
Наукову частину Scarb розвиває R&D-команда разом із українськими та міжнародними фахівцями у психології та психіатрії.
Head of R&D
Dr. Sofiia Lahutina, PhD
Відповідає за наукову частину Scarb, розвиток методології, відбір підходів і дослідницьку роботу команди.
Emily Holmes
Scientific Advisor
Malek Bajbouj
Scientific Advisor
Oleg Chaban
Scientific Advisor
Abdriakhimova Tsira
Scientific Advisor
Науковий підхід – це ще й не обіцяти більше, ніж може продукт
Scarb допомагає краще розуміти стан, спостерігати за його динамікою та знаходити відповідний наступний крок. Але цифровий продукт має свої межі.
Один результат не визначає людину
Стан змінюється. Саме тому Scarb дивиться на динаміку, а не робить висновки за одним днем.
AI не замінює фахівця
Майло може допомогти структурувати думки, пояснити вправу або запропонувати наступний крок, але не замінює психолога або лікаря.
Коли потрібен фахівець – потрібен фахівець
Цифрові інструменти можуть бути частиною підтримки, але не повинні підміняти професійну допомогу там, де вона необхідна.
Хочете зрозуміти методологію глибше?
Ми можемо детальніше показати, які принципи, психометричні інструменти та підходи використовує Scarb і як вони інтегровані в продукт.
Якщо вашій компанії, психологам або науковій команді потрібне детальніше пояснення методології Scarb – ми можемо надати окремі матеріали.
GAD-7
Оцінювання симптомів тривоги
PHQ-9
Оцінювання депресивних симптомів
Burnout assessment
Оцінювання професійного виснаження
Stepped Care
Підбір рівня підтримки відповідно до потреб
EMA
Регулярне спостереження за станом
