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Enregistrement W3088440568 · doi:10.2196/20167

Assessing the Efficacy and Acceptability of a Web-Based Intervention for Resilience Among College Students: Pilot Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3088440568 sur OpenAlexvenueno aff
Ángel Enrique, Olwyn Mooney, Alicia Salamanca-Sanabria, Chi Tak Lee, Simon Farrell, Derek Richards

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialMental healthPsychological resiliencePsychologySocial supportPromotion (chess)Clinical psychologyIntervention (counseling)AnxietyPositive psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: College students are at elevated risk for developing mental health problems and face specific barriers around accessing evidence-based treatment. Web-based interventions that focus on mental health promotion and strengthening resilience represent one possible solution. Providing support to users has shown to reduce dropout in these interventions. Further research is needed to assess the efficacy and acceptability of these interventions and explore the viability of automating support. OBJECTIVE: This study investigated the feasibility of a new web-based resilience program based on positive psychology, provided with human or automated support, in a sample of college students. METHODS: A 3-armed closed pilot randomized controlled trial design was used. Participants were randomized to the intervention with human support (n=29), intervention with automated support (n=26), or waiting list (n=28) group. Primary outcomes were resilience and well-being, respectively measured by the Connor-Davidson Resilience Scale and Pemberton Happiness Index. Secondary outcomes included measures of depression and anxiety, self-esteem, and stress. Outcomes were self-assessed through online questionnaires. Intention-to-treat and per-protocol analyses were conducted. RESULTS: All participants demonstrated significant improvements in resilience and related outcomes, including an unexpected improvement in the waiting list group. Within- and between-group effect sizes ranged from small to moderate and within-group effects were typically larger for the human than automated support group. A total of 36 participants began the program and completed 46.46% of it on average. Participants were generally satisfied with the program and found it easy to use. CONCLUSIONS: Findings support the feasibility of the intervention. Preliminary evidence for the equal benefit of human and automated support needs to be supported by further research with a larger sample. Results of this study will inform the development of a full-scale trial, from which stronger conclusions may be drawn. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN) 11866034; http://www.isrctn.com/ISRCTN11866034. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1016/j.invent.2019.100254.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,422 · 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'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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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