Mobile Mental Wellness Training for Stress Management: Feasibility and Design Implications Based on a One-Month Field Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevention and management of work-related stress and related mental problems is a great challenge. Mobile applications are a promising way to integrate prevention strategies into the everyday lives of citizens. OBJECTIVE: The objectives of this study was to study the usage, acceptance, and usefulness of a mobile mental wellness training application among working-age individuals, and to derive preliminary design implications for mobile apps for stress management. METHODS: Oiva, a mobile app based on acceptance and commitment therapy (ACT), was designed to support active learning of skills related to mental wellness through brief ACT-based exercises in the daily life. A one-month field study with 15 working-age participants was organized to study the usage, acceptance, and usefulness of Oiva. The usage of Oiva was studied based on the usage log files of the application. Changes in wellness were measured by three validated questionnaires on stress, satisfaction with life (SWLS), and psychological flexibility (AAQ-II) at the beginning and at end of the study and by user experience questionnaires after one week's and one month's use. In-depth user experience interviews were conducted after one month's use to study the acceptance and user experiences of Oiva. RESULTS: Oiva was used actively throughout the study. The average number of usage sessions was 16.8 (SD 2.4) and the total usage time per participant was 3 hours 12 minutes (SD 99 minutes). Significant pre-post improvements were obtained in stress ratings (mean 3.1 SD 0.2 vs mean 2.5 SD 0.1, P=.003) and satisfaction with life scores (mean 23.1 SD 1.3 vs mean 25.9 SD 0.8, P=.02), but not in psychological flexibility. Oiva was perceived easy to use, acceptable, and useful by the participants. A randomized controlled trial is ongoing to evaluate the effectiveness of Oiva on working-age individuals with stress problems. CONCLUSIONS: A feasibility study of Oiva mobile mental wellness training app showed good acceptability, usefulness, and engagement among the working-age participants, and provided increased understanding on the essential features of mobile apps for stress management. Five design implications were derived based on the qualitative findings: (1) provide exercises for everyday life, (2) find proper place and time for challenging content, (3) focus on self-improvement and learning instead of external rewards, (4) guide gently but do not restrict choice, and (5) provide an easy and flexible tool for self-reflection.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».