Development of a Web-Based Acceptance and Commitment Therapy Intervention to Support Lifestyle Behavior Change and Well-Being in Health Care Staff: Participatory Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positive emotional well-being is associated with healthier lifestyle choices and overall health function, whereas poor mental health is associated with significant economic and psychological costs. Thus, the development of effective interventions that improve emotional well-being is crucial to address the worldwide burden of disease. OBJECTIVE: This study aims to develop a web-based emotional well-being intervention for use by health care staff using participatory design to consider adherence and engagement from a user perspective. METHODS: A 3-staged iterative participatory design process was followed, including multiple stakeholders: researchers, computer scientists, mental health experts, and health care staff. Stage 1 used document analyses, direct observation, and welcome interviews; stage 2 used focus group discussions, rapid prototyping, and usability tasks; and stage 3 evaluated a high-fidelity prototype. RESULTS: Different health care staff (N=38) participated during a sustained period. A structured, sequential, automated, 12-week, web-based emotional well-being intervention based on acceptance and commitment therapy was developed. Freely navigated psychoeducational resources were also included. CONCLUSIONS: The iterative and collaborative participatory design process successfully met its objectives. It generated an in-depth understanding of well-being within the workplace and identified barriers to access. The 3-staged process ensured that participants had the opportunity to explore and articulate criteria relevant to their roles over time and reflect on decisions made at each stage.
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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 | 0,041 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».