Online Positive Affect Journaling in the Improvement of Mental Distress and Well-Being in General Medical Patients With Elevated Anxiety Symptoms: A Preliminary Randomized Controlled Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positive affect journaling (PAJ), an emotion-focused self-regulation intervention, has been associated with positive outcomes among medical populations. It may be adapted for Web-based dissemination to address a need for scalable, evidence-based psychosocial interventions among distressed patients with medical conditions. OBJECTIVE: This study aimed to examine the impact of a 12-week Web-based PAJ intervention on psychological distress and quality of life in general medical patients. METHODS: A total of 70 adults with various medical conditions and elevated anxiety symptoms were recruited from local clinics and randomly assigned to a Web-based PAJ intervention (n=35) or usual care (n=35). The intervention group completed 15-min Web-based PAJ sessions on 3 days each week for 12 weeks. At baseline and the end of months 1 through 3, surveys of psychological, interpersonal, and physical well-being were completed. RESULTS: Patients evidenced moderate sustained adherence to Web-based intervention. PAJ was associated with decreased mental distress and increased well-being relative to baseline. PAJ was also associated with less depressive symptoms and anxiety after 1 month and greater resilience after the first and second month, relative to usual care. CONCLUSIONS: Web-based PAJ may serve as an effective intervention for mitigating mental distress, increasing well-being, and enhancing physical functioning among medical populations. PAJ may be integrated into routine medical care to improve quality of life. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01873599; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01873599 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73ZGFzD2Z).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle