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Enregistrement W2042765944 · doi:10.2196/resprot.2389

Feasibility of a Personal Health Technology-Based Psychological Intervention for Men with Stress and Mood Problems: Randomized Controlled Pilot Trial

2013· article· en· W2042765944 sur OpenAlexvenueno aff
Päivi Lappalainen, Kirsikka Kaipainen, Raimo Lappalainen, Henna Hoffrén, Tero Myllymäki, Marja-Liisa Kinnunen, Elina Mattila, Antti P. Happonen, Heikki Rusko, Ilkka Korhonen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJyväskylän YliopistoSuomalainen Lääkäriseura DuodecimTeknologian Tutkimuskeskus VTTTekes
Mots-clésRandomized controlled trialIntervention (counseling)Psychological interventionMoodmHealtheHealthAnxietyMental healthPerceived Stress ScalePsychologyCognitive behavioral therapyClinical psychologyMedicineHealth carePsychiatryStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work-related stress is a significant problem for both people and organizations. It may lead to mental illnesses such as anxiety and depression, resulting in increased work absences and disabilities. Scalable interventions to prevent and manage harmful stress can be delivered with the help of technology tools to support self-observations and skills training. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the feasibility of the P4Well intervention in treatment of stress-related psychological problems. P4Well is a novel intervention which combines modern psychotherapy (the cognitive behavioral therapy and the acceptance and commitment therapy) with personal health technologies to deliver the intervention via multiple channels, includinggroup meetings, Internet/Web portal, mobile phone applications, and personal monitoring devices. METHODS: This pilot study design was a small-scale randomized controlled trial that compared the P4Well intervention with a waiting list control group. In addition to personal health technologies for self-assessment, the intervention consisted of 3 psychologist-assisted group meetings. Self-assessed psychological measures through questionnaires were collected offline pre- and post-intervention, and 6 months after the intervention for the intervention group. Acceptance and usage of technology tools were measured with user experience questionnaires and usage logs. RESULTS: A total of 24 subjects were randomized: 11 participants were followed up in the intervention group (1 was lost to follow-up) and 12 participants did not receive any intervention (control group). Depressive and psychological symptoms decreased and self-rated health and working ability increased. All participants reported they had benefited from the intervention. All technology tools had active users and 10/11 participants used at least 1 tool actively. Physiological measurements with personal feedback were considered the most useful intervention component. CONCLUSIONS: Our results confirm the feasibility of the intervention and suggest that it had positive effects on psychological symptoms, self-rated health, and self-rated working ability. The intervention seemed to have a positive impact on certain aspects of burnout and job strain, such as cynicism and over-commitment. Future studies need to investigate the effectiveness, benefits, and possible problems of psychological interventions which incorporate new technologies. TRIAL REGISTRATION: The Finnish Funding Agency for Technology and Innovation (TEKES), Project number 40011/08.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,284
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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