Can Facebook Reduce Perceived Anxiety Among College Students? Randomized Controlled Exercise Trial Using the Transtheoretical Model of Behavior Change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies suggest social media may be an attractive strategy to promote mental health and wellness. There remains a need to examine the utility for individually tailored wellness messages posted to social media sites such as Facebook to facilitate positive psychological outcomes. OBJECTIVE: Our aim was to extend the growing body of evidence supporting the potential for social media to enhance mental health. We evaluated the influence of an 8-week social media intervention on anxiety in college students and examined the impact of dynamic (active) versus static (passive) Facebook content on physical activity behaviors. METHODS: Participants in the static group (n=21) accessed a Facebook page featuring 96 statuses. Statuses were intended to engage cognitive processes followed by behavioral processes of change per the transtheoretical model of behavior change. Content posted on the static Facebook page was identical to the dynamic page; however, the static group viewed all 96 statuses on the first day of the study, while the dynamic group received only 1 to 2 of these status updates per day throughout the intervention. Anxiety was measured using the Overall Anxiety Severity and Impairment Scale (OASIS). Time spent engaging in physical activity was assessed using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). RESULTS: The OASIS change score for the dynamic Facebook group was statistically significant (P=.003), whereas the change score for the static group was not (P=.48). A statistically significant group-by-time interaction was observed (P=.03). The total IPAQ group-by-time interaction was not statistically significant (P=.06). CONCLUSIONS: We observed a decrease in anxiety and increase in total physical activity for the dynamic group only. Dynamic social networking sites, featuring regularly updated content, may be more advantageous than websites that retain static content over time. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03363737; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03363737 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6vXzNbOWJ).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».