Managing Depressive Symptoms in the Workplace Using a Web-Based Self-Care Tool: A Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression in the workplace creates a significant burden on employees and employers in terms of lost productivity and related costs. myStrength provides a robust, holistic Web- and mobile-based solution empowering users to learn, practice, and implement a range of evidence-based psychological interventions. OBJECTIVE: The main aim of this study was to demonstrate improvement in depressive symptoms among employees at risk of depression through myStrength use. METHODS: A 26-week, parallel-arm, pilot, randomized controlled trial was designed to assess the effectiveness of myStrength compared to a series of informational "Depression Tip/Fact of the Week" emails as the active control arm. Study participants (n=146) were commercially insured employees of a mid-sized financial software solutions firm. The primary outcome was self-reported change in depression score as best fit by a linear random effects model accounting for individual baseline symptoms. RESULTS: The final sample consisted of 78 participants in the experimental arm, myStrength, and 68 participants in the active control arm. myStrength users demonstrated significantly steeper and more rapid reduction in depressive symptoms over time compared to the active control (P<.001), suggesting that the intervention generated improvement in behavioral health symptoms, even in a nonclinical sample. CONCLUSIONS: This pilot study builds foundational support for the scalable deployment of myStrength as a complementary behavioral health offering to promote overall mental health and well-being in the workplace.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».