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Enregistrement W3012103240 · doi:10.2196/17208

A Mobile Health Intervention for Mental Health Promotion Among University Students: Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3012103240 sur OpenAlexvenueno aff
Marcus Bendtsen, Ulrika Müssener, Catharina Linderoth, Kristin Thomas

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthmHealthPsychological interventionRandomized controlled trialAnxietyHospital Anxiety and Depression ScaleMedicinePopulationClinical psychologyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High positive mental health, including the ability to cope with the normal stresses of life, work productively, and be able to contribute to one's community, has been associated with various health outcomes. The role of positive mental health is therefore increasingly recognized in national mental health promotion programs and policies. Mobile health (mHealth) interventions could be a cost-effective way to disseminate positive psychological interventions to the general population. OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate the effect of a fully automated mHealth intervention on positive mental health, and anxiety and depression symptomology among Swedish university students using a randomized controlled trial design. METHODS: A 2-arm, single-blind (researchers), parallel-groups randomized controlled trial with an mHealth positive psychology program intervention group and a relevant online mental health information control group was employed to estimate the effect of the novel intervention. Participants were recruited using digital advertising through student health care centers in Sweden. Inclusion criteria were (1) university students, (2) able to read and understand Swedish, (3) and have access to a mobile phone. Exclusion criteria were high positive mental health, as assessed by the Mental Health Continuum Short Form (MHC-SF), or high depression and anxiety symptomology, as assessed by the Hospital Anxiety Depression Scale (HADS). The primary outcome was positive mental health (MHC-SF), and the secondary outcomes were depression and anxiety symptomatology (HADS). The subscales of MHC-SF were also analyzed as exploratory outcomes. Outcomes were measured 3 months after randomization through questionnaires completed on the participants' mobile phones. RESULTS: A total of 654 participants (median age 25 years), including 510 (78.0%) identifying as female, were randomized to either the intervention (n=348) or control group (n=306). At follow-up, positive mental health was significantly higher in the intervention group compared with the control group (incidence rate ratio [IRR]=1.067, 95% CI 1.024-1.112, P=.002). For both depression and anxiety symptomatology, the intervention group showed significantly lower scores at follow-up compared with the control group (depression: IRR=0.820, 95% CI 0.714-0.942, P=.005; anxiety: IRR=0.899, 95% CI 0.840-0.962, P=.002). Follow-up rates were lower than expected (58.3% for primary outcomes and 52.3% for secondary outcomes); however, attrition analyses did not identify any systematic attrition with respect to baseline variables. CONCLUSIONS: The mHealth intervention was estimated to be superior to usual care in increasing positive mental health among university students. A protective effect of the intervention was also found on depressive and anxiety symptoms. These findings demonstrate the feasibility of using an automated mobile phone format to enhance positive mental health, which offers promise for the use of mHealth solutions in public mental health promotion. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Registry ISRCTN54748632; http://www.isrctn.com/ISRCTN54748632.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,385 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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