Mental and Emotional Self-Help Technology Apps: Cross-Sectional Study of Theory, Technology, and Mental Health Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental and emotional self-help apps have emerged as potential mental illness prevention and treatment tools. The health behavior theory mechanisms by which these apps influence mental health-related behavior change have not been thoroughly examined. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the association between theoretical behavior change mechanisms and use of mental and emotional self-help apps and whether the use of such apps is associated with mental health behaviors. METHODS: This study utilized a cross-sectional survey of 150 users of mental or emotional health apps in the past 6 months. Survey questions included theory-based items, app engagement and likeability items, and behavior change items. Stata version 14 was used to calculate all statistics. Descriptive statistics were calculated for each of the demographic, theory, engagement, and behavior variables. Multiple regression analysis was used to identify factors associated with reported changes in theory and separately for reported changes in actual behavior after controlling for potentially confounding variables. RESULTS: Participants reported that app use increased their motivation, desire to set goals, confidence, control, and intentions to be mentally and emotionally healthy. Engagement (P<.001) was positively associated with the reported changes in theory items, whereas perceived behavior change was positively associated with theory (P<.001), engagement (P=.004), frequency of use of apps (P=.01), and income (P=.049). CONCLUSIONS: Participants reported that app use increased their motivation, desire to set goals, confidence, control, and intentions to be mentally and emotionally healthy. This increase in perceptions, beliefs, and attitudes surrounding their mental and emotional health was considerably associated with perceived change in behavior. There was a positive association between the level of engagement with the app and the impact on theory items. Future efforts should consider the value of impacting key theoretical constructs when designing mental and emotional health apps. As apps are evaluated and additional theory-based apps are created, cost-effective self-help apps may become common preventative and treatment tools in the mental health field.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».