Theory-Based Predictors of Mindfulness Meditation Mobile App Usage: A Survey and Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mindfulness meditation has become increasingly popular over the last few years, due in part to the increase in mobile apps incorporating the practice. Although studies have demonstrated the potential of mindfulness meditation to positively impact health, little has been uncovered about what predicts engagement in mindfulness meditation. Understanding the predictors of mindfulness meditation may help practitioners and phone app developers improve intervention strategies and app experience. OBJECTIVE: The purpose of this study was to use the Theory of Planned Behavior and Temporal Self-Regulation Theory to determine factors predicting mindfulness meditation mobile app use. METHODS: The sample consisted of 85 undergraduate students with no prior mindfulness meditation experience. During their first laboratory visit, participants completed tasks to measure their executive functioning and a survey to measure Theory of Planned Behavior constructs about mindfulness meditation. Over the following 2 weeks, participants logged the days and minutes that they practiced mindfulness meditation using a phone app. Hierarchical regression modeling was used to analyze the data. RESULTS: After controlling for demographic factors, participant subjective norms (beta=14.51, P=.001) and intentions (beta=36.12, P=.001) were predictive of the number of minutes practicing mindfulness. Participant executive functioning did not predict mindfulness meditation practice, nor did it moderate the link between intentions and mindfulness meditation practice. Participant attitudes (beta=0.44, P<.001) and perceived control (beta=0.42, P=.002) were positively associated with intentions to practice mindfulness. CONCLUSIONS: These results suggest that among college student populations, the Theory of Planned Behavior may be useful in predicting the use of mindfulness meditation phone apps. However, participant executive functioning was not a predictor or moderator of mindfulness practice, and Temporal Self-Regulation Theory may be less useful for explaining mindfulness meditation behaviors using phone apps over a short period of time among college students. The results have implications for public health professionals, suggesting that a focus on subjective norms and intentions may promote mindfulness meditation practice using phone apps.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».