MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789282714 · doi:10.2196/mental.8984

Standalone Effects of a Cognitive Behavioral Intervention Using a Mobile Phone App on Psychological Distress and Alcohol Consumption Among Japanese Workers: Pilot Nonrandomized Controlled Trial

2018· article· en· W2789282714 sur OpenAlexvenueno aff
Toshitaka Hamamura, Shinichiro Suganuma, Mami Ueda, Jack Mearns, Haruhiko Shimoyama

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of Tokyo
Mots-clésMoodDistressClinical psychologyAnxietyPsychologymHealthCognitionRandomized controlled trialIntervention (counseling)Psychological interventionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research that investigates standalone effects of a mobile phone-based cognitive behavioral therapy without any human contact for reducing both psychological distress and risky drinking has been advancing; however, the number of studies is still limited. A mobile phone app called Self Record that facilitates cognitive restructuring through self-monitoring of daily thoughts and activities was developed in Japan. OBJECTIVE: This study conducted a nonrandomized controlled pilot trial of the Self Record app to investigate standalone effects of the intervention on psychological distress and alcohol consumption among Japanese workers. Additionally, we examined moderating effects of negative mood regulation expectancies, which are beliefs about one's ability to control one's negative mood. METHODS: A quasi-experimental design with a 1-month follow-up was conducted online in Japan from February 2016 to March 2016. A research marketing company recruited participants. The selection criteria were being a Japanese full-time worker (age 20-59 years), experiencing mild to moderate psychological distress, and having some interest in self-record apps. Assignment to group was based on participants' willingness to use the app in the study. All participants completed outcome measures of negative mood regulation expectancies, positive well-being, general distress, depression, anxiety, and typical/most weekly alcohol consumption. RESULTS: From the recruitment, 15.65% (1083/6921) of participants met the inclusion criteria. Of these, 51.43% (557/1083) enrolled in the study: 54.9% (306/557) in the intervention group and 45.1% (251/557) in the control group. At the 1-month follow-up, 15.3% (85/557) of participants had dropped out. Intention-to-treat analyses revealed that participants in the intervention group reported increased typical drinking (η2=.009) and heavy drinking (η2=.001). Adherence to using the app was low; 64.8% (199/306) of participants in the intervention group discontinued using the app on the first day. Additionally, 65.7% (366/557) of the total sample did not correctly answer the validity checks in the outcome measures (eg, "Please select 'mildly agree' for this item"). Therefore, per-protocol analyses were conducted after removing these participants. Results showed that continuing app users (42/127) in the intervention group reported increases in anxiety (η2=.006), typical drinking (η2=.005), and heavy drinking (η2=.007) compared to those in the control group (85/127). Negative mood regulation expectancies moderated the effects of the intervention for general distress (beta=.39). CONCLUSIONS: Results were contrary to our hypotheses. Self-recording methods of standalone mobile phone interventions may heighten individuals' awareness of their pathological thought and drinking behavior, but may be insufficient to decrease them unless combined with a more intense or face-to-face intervention. Limitations include high attrition in this study; measures to improve the response rate are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207