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Enregistrement W3112909852 · doi:10.2196/20036

Transdiagnostic Internet Intervention for Indonesian University Students With Depression and Anxiety: Evaluation of Feasibility and Acceptability

2020· article· en· W3112909852 sur OpenAlexvenueno aff
Metta Rahmadiana, Eirini Karyotaki, Mieke H. J. Schulte, David Daniel Ebert, Jan Passchier, Pim Cuijpers, Thomas Berger, Wouter van Ballegooijen, Supra Wimbarti, Heleen Riper

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana Pendidikan
Mots-clésAnxietyPsychological interventionIntervention (counseling)UsabilityClinical psychologyDepression (economics)Quality of life (healthcare)MedicineThe InternetPsychologyScale (ratio)PsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: University students with depression and anxiety do not easily receive or seek treatment; therefore, internet-based interventions have been suggested to be a promising way to improve treatment accessibility and availability. However, it has not been examined whether a guided, culturally adapted, transdiagnostic, internet-based intervention is effective for treating symptoms of depression, anxiety, or both among university students in Indonesia. OBJECTIVE: This study aims to investigate the feasibility (acceptability and satisfaction, usability, and uptake) of a guided, culturally adapted, transdiagnostic, internet-based intervention among university students with symptoms of depression, anxiety, or both in Indonesia. METHODS: Students from Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, were screened for symptoms of depression, anxiety, or both, and filled online informed consent, demographic questionnaires, and a quality of life measure at pretreatment assessment (T0). Subsequently, the participants started the intervention. Seven weeks after T0, the primary outcomes of this feasibility study were analyzed at posttreatment assessment (T1) using the 8-item Client Satisfaction Questionnaire (CSQ-8) and the System Usability Scale (SUS). Mean and SDs for the CSQ-8 and SUS were calculated to examine feasibility. Within-group secondary outcomes (depression, anxiety, and quality of life) were inspected for outliers and normal distribution. Paired-sample t tests were used to investigate differences between time points of secondary outcomes. A mixed-method approach of quantitative and qualitative analyses was adopted. Both the primary and secondary outcomes were additionally explored with an individual semistructured interview and synthesized descriptively. RESULTS: A total of 50 participants completed the intervention. We found a moderate to high level of satisfaction and acceptability, a slightly below-average level of desirable usability (≥70), and an adherence rate of 52% which was higher than expected given the novelty of the intervention. Results for the secondary outcomes indicated a decrease in depression and anxiety. For depression, the overall mean difference between the 2 time points for depression was 3.92 (95% CI 2.75-5.1; Hedges g 1.15; P<.001). For anxiety, the overall mean difference between the 2 time points was 3.34 (95% CI 2.06-4.61; Hedges g 1.02; P<.001). Further, a moderate effect in improving quality of life was found (g=0.50). Overall, participants were positive about the online intervention and ECoaches (online guidance), and they found the intervention to be culturally appropriate. CONCLUSIONS: A culturally adapted, transdiagnostic, internet-based intervention appears to be acceptable and feasible for reducing symptoms of depression, anxiety, or both, and increasing quality of life in university students in Indonesia. Future studies should include a randomized controlled trial to assess the effectiveness of such interventions as they may supplement existing counseling services in universities, reduce the treatment costs, and maximize treatment accessibility in low-resourced settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1016/j.invent.2018.11.002.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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