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Enregistrement W2964156246 · doi:10.2196/14318

Counseling With Guided Use of a Mobile Well-Being App for Students Experiencing Anxiety or Depression: Clinical Outcomes of a Feasibility Trial Embedded in a Student Counseling Service

2019· article· en· W2964156246 sur OpenAlexvenueno aff
Emma Broglia, Abigail Millings, Michael Barkham

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPopulationIntervention (counseling)Clinical trialMedicineMobile phoneClinical psychologyRandomized controlled trialPsychologyDepression (economics)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Anxiety and depression continue to be prominent experiences of students approaching their university counseling service. These services face unique challenges to ensure that they continue to offer quality support with fewer resources to a growing student population. The convenience and availability of mobile phone apps offer innovative solutions to address therapeutic challenges and expand the reach of traditional support. Objective The primary aim of this study was to establish the feasibility of a trial in which guided use of a mobile phone well-being app was introduced into a student counseling service and offered as an adjunct to face-to-face counseling. Methods The feasibility trial used a two-arm, parallel nonrandomized design comparing counseling alone (treatment as usual, or TAU) versus counseling supplemented with guided use of a mobile phone well-being app (intervention) for 38 university students experiencing moderate anxiety or depression. Students in both conditions received up to 6 sessions of face-to-face counseling within a 3-month period. Students who approached the counseling service and were accepted for counseling were invited to join the trial. Feasibility factors evaluated include recruitment duration, treatment preference, randomization acceptability, and intervention fidelity. Clinical outcomes and clinical change were assessed with routine clinical outcome measures administered every counseling session and follow-up phases at 3 and 6 months after recruitment. Results Both groups demonstrated reduced clinical severity by the end of counseling. This was particularly noticeable for depression, social anxiety, and hostility, whereby clients moved from elevated clinical to low clinical or from low clinical to nonclinical by the end of the intervention. By the 6-month follow-up, TAU clients’ (n=18) anxiety had increased whereas intervention clients’ (n=20) anxiety continued to decrease, and this group difference was significant (Generalized Anxiety Disorder–7: t22=3.46, P=.002). This group difference was not replicated for levels of depression: students in both groups continued to decrease their levels of depression by a similar amount at the 6-month follow-up (Physical Health Questionnaire–9: t22=1.30, P=.21). Conclusion Supplementing face-to-face counseling with guided use of a well-being app is a feasible and acceptable treatment option for university students experiencing moderate anxiety or depression. The feasibility trial was successfully embedded into a university counseling service without denying access to treatment and with minimal disruption to the service. This study provides preliminary evidence for using a well-being app to maintain clinical improvements for anxiety following the completion of counseling. The design of the feasibility trial provides the groundwork for the development of future pilot trials and definitive trials embedded in a student counseling service. Trial registration ISRCTN registry ISRCTN55102899; http://www.isrctn.com/ISRCTN55102899

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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