A Mobile-Based Intervention to Increase Self-esteem in Students With Depressive Symptoms: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive symptoms are one of the most common and ever-increasing mental health problems among students worldwide. Conventional treatment options, particularly psychotherapy, do not reach all students in need of help. Internet- and mobile-based interventions are promising alternatives for narrowing the treatment gap. OBJECTIVE: In the framework of a randomized controlled trial, we aim to investigate the effectiveness, acceptance, and side effects of a self-help smartphone app (MCT & More) based on cognitive behavioral therapy, mindfulness, acceptance and commitment therapy, and metacognitive training in a sample of students with self-reported depressive symptoms. Furthermore, we were interested in examining the influence of treatment expectations and attitudes toward internet- and mobile-based interventions on treatment adherence and effectiveness. METHODS: A total of 400 students were recruited via open access websites and randomized to either the intervention group (n=200), who received access to the self-help smartphone app MCT & More for a period of 4 weeks, or to a wait-list control group (n=200). The Patient Health Questionnaire-9 (depression) served as the primary outcome parameter, and the Rosenberg Self-esteem Scale (self-esteem) and the global item of the World Health Organization Quality of Life-abbreviated version (quality of life) served as the secondary outcome parameters. The Attitudes Towards Psychological Online Interventions was used to measure attitudes toward internet- and mobile-based interventions. Outcome expectations were assessed using the Patient Questionnaire on Therapy Expectation and Evaluation, and side effects were assessed using the Inventory for Assessing Negative Effects of Psychotherapy. RESULTS: =8.79; P=.003; d=0.40) in the intervention group than in the wait-list control group. Most participants regularly used the self-help smartphone app (91/120, 75.8%, at least once a week). The more positive the attitude toward internet- and mobile-based interventions (r=0.260; P=.004) and the more positive the outcome expectation (r=0.236; P=.009), the more frequently the self-help smartphone app was used. CONCLUSIONS: The effectiveness of the self-help smartphone app MCT & More was demonstrated among students with depressive symptoms compared with a wait-list control group. The app could be offered regularly as a low-threshold intervention to enhance students' health. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00020941; https://tinyurl.com/pr84w6er.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».