MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903688734 · doi:10.2196/11224

Health-Related Internet Usage and Design Feature Preference for E-Mental Health Programs Among Men and Women

2018· article· en· W2903688734 sur OpenAlexaffabout
Rachel Smail-Crevier, Gabrielle Powers, Chelsea Noël, JianLi Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyThe InternetAffect (linguistics)PreferenceProductivityPsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive episodes (MDEs) are prevalent in the workplace and affect workers' health and productivity. Therefore, there is a pressing need for innovation in the prevention of MDEs in the workplace. Electronic mental (e-mental) health programs are a cost-effective approach toward the self-management of stress and emotional issues. E-mental health dropout rate, MDE prevalence, and symptoms greatly vary by sex and age. Thus, the development and implementation of e-mental health programs for the prevention of MDEs need to be examined through a sex and age lens to enhance program use and effectiveness. OBJECTIVE: This study aimed to examine design feature preferences based on sex and age for an e-mental health program targeted toward depression prevention. METHODS: Household residents across Canada were contacted using the random digit dialing method. 500 women and 511 men who were 18 years and older and who were at high risk of having MDEs were interviewed. Internet use was assessed using questions from the 2012 Canadian Internet Use Survey conducted by Statistics Canada, and preferred design features of e-mental health program questions were developed by the BroMatters team members. The proportions of likely use of specific features of e-mental health programs in women were estimated and compared with those in men using chi-square tests. The comparisons were made overall and by age groups. RESULTS: Men (181/511, 35.4%) and women (211/500, 42.2%) differed significantly in their likelihood of using an e-mental health program. Compared with men (307/489, 62.8%), women (408/479, 85.2%) were more likely to use the internet for medical or health-related information. Women were more likely to use the following design features: practices and exercises to help reduce symptoms of stress and depression (350/500, 70.7%), a self-help interactive program that provides information about stress and work problems (302/500, 61.8%), the ability to ask questions and receive answers from mental health professionals via email or text message (294/500, 59.9%), and to receive printed materials by mail (215/500, 43.4%). Men preferred to receive information in a video game format (156/511, 30.7%). Younger men (46/73, 63%) and younger women (49/60, 81%) were more likely to access a program through a mobile phone or an app, and younger men preferred having access to information in a video game format. CONCLUSIONS: Factors such as sex and age influenced design feature preferences for an e-mental health program. Working women who are at high risk for MDEs preferred interactive programs incorporating practice and exercise for reducing stress, quality information about work stress, and some guidance from professionals. This suggests that sex and age should be taken into account when designing e-mental health programs to meet the needs of individuals seeking help via Web-based mental health programs and to enhance their use.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations84
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207