Preliminary Effectiveness of a Smartphone App to Reduce Depressive Symptoms in the Workplace: Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The workplace represents a unique setting for mental health interventions. Due to range of job-related factors, employees in male-dominated industries are at an elevated risk. However, these at-risk groups are often overlooked. HeadGear is a smartphone app–based intervention designed to reduce depressive symptoms and increase well-being in these populations. Objective: This paper presents the development and pilot testing of the app’s usability, acceptability, feasibility, and preliminary effectiveness. Methods: The development process took place from January 2016 to August 2017. Participants for prototype testing (n=21; stage 1) were recruited from industry partner organizations to assess acceptability and utility. A 5-week effectiveness and feasibility pilot study (n=84; stage 2) was then undertaken, utilizing social media recruitment. Demographic data, acceptability and utility questionnaires, depression (Patient Health Questionnaire-9), and other mental health measures were collected. Results: The majority of respondents felt HeadGear was easy to use (92%), easily understood (92%), were satisfied with the app (67%), and would recommend it to a friend (75%; stage 1). Stage 2 found that compared with baseline, depression and anxiety symptoms were significantly lower at follow-up (t30=2.53; P=.02 and t30=2.18; P=.04, respectively), days of sick leave in past month (t28=2.38; P=.02), and higher self-reported job performance (t28=−2.09; P=.046; stage 2). Over 90% of respondents claimed it helped improve their mental fitness, and user feedback was again positive. Attrition was high across the stages. Conclusions: Overall, HeadGear was well received, and preliminary findings indicate it may provide an innovative new platform for improving mental health outcomes. Unfortunately, attrition was a significant issue, and findings should be interpreted with caution. The next stage of evaluation will be a randomized controlled trial. If found to be efficacious, the app has the potential to reduce disease burden and improve health in this at-risk group.
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 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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».