Supporting Mental Health During the COVID-19 Pandemic Using a Digital Behavior Change Intervention: An Open-Label, Single-Arm, Pre-Post Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is taking a toll on people's mental health, particularly as people are advised to adhere to social distancing, self-isolation measures, and government-imposed national lockdowns. Digital health technologies have an important role to play in keeping people connected and in supporting their mental health and well-being. Even before the COVID-19 pandemic, mental health and social services were already strained. OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the 12-week outcomes of the digitally delivered Gro Health intervention, a holistic digital behavior change app designed for self-management of mental well-being, sleep, activity, and nutrition. METHODS: The study used a quasi-experimental research design consisting of an open-label, single-arm, pre-post intervention engagement using a convenience sample. Adults who had joined the Gro Health app (intervention) and had a complete baseline dataset (ie, 7-item Generalized Anxiety Disorder scale, Perceived Stress Scale, and 9-item Patient Health Questionnaire) were followed up at 12 weeks (n=273), including 33 (12.1%) app users who reported a positive COVID-19 diagnosis during the study period. User engagement with the Gro Health platform was tracked by measuring total minutes of app engagement. Paired t tests were used to compare pre-post intervention scores. Linear regression analysis was performed to assess the relationship between minutes of active engagement with the Gro Health app and changes in scores across the different mental health measures. RESULTS: =0.479; P<.001). CONCLUSIONS: A digital behavior change platform that provides remote mental well-being support can be effective in managing depression, anxiety, and perceived stress during times of crisis such as the current COVID-19 pandemic. The outcomes of this study may also support the implementation of remote digital health apps supporting behavior change and providing support for low levels of mental health within the community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».