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
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».