Induction of Efficacy Expectancies in an Ambulatory Smartphone-Based Digital Placebo Mental Health Intervention: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is certain evidence on the efficacy of smartphone-based mental health interventions. However, the mechanisms of action remain unclear. Placebo effects contribute to the efficacy of face-to-face mental health interventions and may also be a potential mechanism of action in smartphone-based interventions. OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether different types of efficacy expectancies as potential factors underlying placebo effects could be successfully induced in a smartphone-based digital placebo mental health intervention, ostensibly targeting mood and stress. METHODS: We conducted a randomized, controlled, single-blinded, superiority trial with a multi-arm parallel design. Participants underwent an Android smartphone-based digital placebo mental health intervention for 20 days. We induced prospective efficacy expectancies via initial instructions on the purpose of the intervention and retrospective efficacy expectancies via feedback on the success of the intervention at days 1, 4, 7, 10, and 13. A total of 132 healthy participants were randomized to a prospective expectancy-only condition (n=33), a retrospective expectancy-only condition (n=33), a combined expectancy condition (n=34), or a control condition (n=32). As the endpoint, we assessed changes in efficacy expectancies with the Credibility Expectancy Questionnaire, before the intervention and on days 1, 7, 14, and 20. For statistical analyses, we used a random effects model for the intention-to-treat sample, with intervention day as time variable and condition as two factors: prospective expectancy (yes vs no) and retrospective expectancy (yes vs no), allowed to vary over participant and intervention day. RESULTS: Credibility (β=-1.63; 95% CI -2.37 to -0.89; P<.001) and expectancy (β=-0.77; 95% CI -1.49 to -0.05; P=.04) decreased across the intervention days. For credibility and expectancy, we found significant three-way interactions: intervention day×prospective expectancy×retrospective expectancy (credibility: β=2.05; 95% CI 0.60-3.50; P=.006; expectancy: β=1.55; 95% CI 0.14-2.95; P=.03), suggesting that efficacy expectancies decreased least in the combined expectancy condition and the control condition. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first empirical study investigating whether efficacy expectancies can be successfully induced in a specifically designed placebo smartphone-based mental health intervention. Our findings may pave the way to diminish or exploit digital placebo effects and help to improve the efficacy of digital mental health interventions. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02365220; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02365220.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».