Preferences for Internet-Based Mental Health Interventions in an Adult Online Sample: Findings From an Online Community Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite extensive evidence that Internet interventions are effective in treating mental health problems, uptake of Internet programs is suboptimal. It may be possible to make Internet interventions more accessible and acceptable through better understanding of community preferences for delivery of online programs. OBJECTIVE: This study aimed to assess community preferences for components, duration, frequency, modality, and setting of Internet interventions for mental health problems. METHODS: A community-based online sample of 438 Australian adults was recruited using social media advertising and administered an online survey on preferences for delivery of Internet interventions, along with scales assessing potential correlates of these preferences. RESULTS: Participants reported a preference for briefer sessions, although they recognized a trade-off between duration and frequency of delivery. No clear preference for the modality of delivery emerged, although a clear majority preferred tailored programs. Participants preferred to access programs through a computer rather than a mobile device. Although most participants reported that they would seek help for a mental health problem, more participants had a preference for face-to-face sources only than online programs only. Younger, female, and more educated participants were significantly more likely to prefer Internet delivery. CONCLUSIONS: Adults in the community have a preference for Internet interventions with short modules that are tailored to individual needs. Individuals who are reluctant to seek face-to-face help may also avoid Internet interventions, suggesting that better implementation of existing Internet programs requires increasing acceptance of Internet interventions and identifying specific subgroups who may be resistant to seeking help.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».