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Enregistrement W3047712501 · doi:10.2196/18586

A Web-Delivered Acceptance and Commitment Therapy Intervention With Email Reminders to Enhance Subjective Well-Being and Encourage Engagement With Lifestyle Behavior Change in Health Care Staff: Randomized Cluster Feasibility Stud

2020· article· en· W3047712501 sur OpenAlexvenueno aff
Menna Brown, Nic Hooper, Phillip James, Darren Scott, Owen Bodger, Ann John

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilHealth and Care Research Wales
Mots-clésAcceptance and commitment therapyRandomized controlled trialMental healthIntervention (counseling)Health careMedicineHealth promotionBehavior changePsychologyNursingPublic healthFamily medicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poor mental health and emotional well-being can negatively impact ability to engage in healthy lifestyle behavior change. Health care staff have higher rates of sickness and absence than other public sector staff, which has implications at both individual and societal levels. Individual efforts to self-manage health and well-being which add to the UK mental health prevention agenda need to be supported. OBJECTIVE: The objective of this study was to establish the feasibility and acceptability of the inclusion of a self-guided, automated, web-based acceptance and commitment therapy intervention in an existing health promotion program, to improve subjective well-being and encourage engagement with lifestyle behavior change. METHODS: For this 12-week, 4-armed, randomized controlled cluster feasibility study, we recruited participants offline and randomly allocated them to 1 of 3 intervention arms or control (no well-being intervention) using an automated web-based allocation procedure. Eligibility criteria were current health care staff in 1 Welsh health board, age≥18 years, ability to read English, and ability to provide consent. The primary researcher was blinded to cluster allocation. Feasibility outcomes were randomization procedure, acceptance of intervention, and adherence to and engagement with the wider program. We evaluated health and well-being data via self-assessment at 2 time points, registration and postintervention, using the 14-item Warwick-Edinburgh Mental Well-Being Scale, the 4-item Patient Health Questionnaire, and the 7-item Acceptance and Action Questionnaire-Revised. RESULTS: Of 124 participants who provided consent and were randomly allocated, 103 completed full registration and engaged with the program. Most participants (76/103) enrolled in at least one health behavior change module, and 43% (41/96) of those randomly allocated to an intervention arm enrolled in the well-being module. Adherence and engagement was low (7/103, 6.8%), but qualitative feedback was positive. CONCLUSIONS: The procedure and randomization process proved feasible, and the addition of the well-being module proved acceptable to health care staff. However, participant engagement was limited, and no one completed the full 12-week program. User feedback should be used to develop the intervention to address poor engagement. Effectiveness should then be evaluated in a full-scale randomized controlled trial, which would be feasible with additional recruitment. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomised Controlled Trial Number (ISRCTN) 50074817; http://www.isrctn.com/ISRCTN50074817.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,394 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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