Engagement and Usability of a Cognitive Behavioral Therapy Mobile App Compared With Web-Based Cognitive Behavioral Therapy Among College Students: Randomized Heuristic Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence in mobile health has demonstrated that, in some cases, apps are an effective way to improve health care delivery. Health care interventions delivered via mobile technology have demonstrated both practicality and affordability. Lately, cognitive behavioral therapy (CBT) interventions delivered over the internet have also shown a meaningful impact on patients with anxiety and depression. OBJECTIVE: Given the growing proliferation of smartphones and the trust in apps to support improved health behaviors and outcomes, we were interested in comparing a mobile app with Web-based methods for the delivery of CBT. This study aimed to compare the usability of a CBT mobile app called MoodTrainer with an evidence-based website called MoodGYM. METHODS: We used convenience sampling to recruit 30 students from a large Midwestern university and randomly assigned them to either the MoodGYM or MoodTrainer user group. The trial period ran for 2 weeks, after which the students completed a self-assessment survey based on Nielsen heuristics. Statistical analysis was performed to compare the survey results from the 2 groups. We also compared the number of modules attempted or completed and the time spent on CBT strategies. RESULTS: The results indicate that the MoodTrainer app received a higher usability score when compared with MoodGYM. Overall, 87% (13/15) of the participants felt that it was easy to navigate through the MoodTrainer app compared with 80% (12/15) of the MoodGYM participants. All MoodTrainer participants agreed that the app was easy to use and did not require any external assistance, whereas only 67% (10/15) had the same opinion for MoodGYM. Furthermore, 67% (10/15) of the MoodTrainer participants found that the navigation controls were easy to locate compared with 80% (12/15) of the MoodGYM participants. MoodTrainer users, on average, completed 2.5 modules compared with 1 module completed by MoodGYM users. CONCLUSIONS: As among the first studies to directly compare the usability of a mobile app-based CBT with smartphone-specific features against a Web-based CBT, there is an opportunity for app-based CBT as, at least in our limited trial, it was more usable and engaging. The study was limited to evaluate usability only and not the clinical effectiveness of the app.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».