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Enregistrement W3124133264 · doi:10.2196/26617

The Impact of a Digital Intervention (Happify) on Loneliness During COVID-19: Qualitative Focus Group

2021· article· en· W3124133264 sur OpenAlexvenueno aff
Eliane M. Boucher, E.C. McNaughton, Nicole Harake, Julia L Stafford, Acacia C. Parks

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessFocus groupMental healthPsychological interventionThematic analysisPsychologyAnxietyQualitative researchClinical psychologySocial isolationIntervention (counseling)Digital healthCoping (psychology)Social distanceGerontologyMedicineHealth carePsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Loneliness is a growing area of concern, attracting attention as a public health concern due to its association with a variety of psychological and physical health problems. However, interventions targeting loneliness are less common than interventions for other mental health problems, such as depression and anxiety, and existing interventions focus primarily on building social skills and increasing opportunities for social interaction despite research suggesting these techniques are not the most effective. Furthermore, although there is an increasing need for scalable and convenient interventions, digital interventions for loneliness are even less common. OBJECTIVE: Using a qualitative approach, we explore how adults (18-64 years of age) who express wanting to be more connected to others experience loneliness and react to a digital mental health intervention targeting loneliness. METHODS: A total of 11 participants were recruited from a pilot randomized controlled trial exploring the impact of a digital mental health intervention, Happify Health, on loneliness among adults aged 18-64 years who indicated wanting to feel more connected to others when signing up for the platform. Participants were invited to participate in a 3-day asynchronous focus group about their experiences with loneliness, with Happify Health, and with social distancing during the COVID-19 pandemic. All 11 participants completed the focus group in May 2020. RESULTS: Participants' responses were coded using thematic analysis, which led to identifying five themes, each with separate subthemes, that could be applied across the 3-day focus group: loneliness, relationships, social distancing, skill acquisition, and coping. Overall, we observed variability across participants in terms of the source of their loneliness, their perceptions of their social connections, and their motivation to reduce feelings of loneliness; however, participants commonly referred to negative self-perceptions as a cause or consequence of loneliness. Participants also varied in the extent to which they felt social distancing increased or decreased feelings of loneliness. In regard to the intervention, participants showed evidence of adopting skills they used to address their loneliness, particularly mindfulness and gratitude, and then using these skills to shift toward more active coping strategies following the intervention, including during the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: The heterogeneity in participants' experiences with loneliness described during this focus group emphasizes the subjective and complex nature of loneliness. This highlights the importance of developing loneliness interventions that use a variety of strategies, including both direct and indirect strategies for reducing loneliness. However, based on our data, a key component to loneliness interventions is incorporating strategies for addressing underlying negative self-perceptions that stem from, but also contribute to, loneliness. This data also provides preliminary evidence that digital platforms may be an effective tool for disseminating loneliness interventions while providing the added benefit of offering a productive distraction when feeling lonely.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,449 · 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'étudeQualitatif
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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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