Measuring Adherence Within a Self-Guided Online Intervention for Depression and Anxiety: Secondary Analyses of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-guided online interventions offer users the ability to participate in an intervention at their own pace and address some traditional service barriers (eg, attending in-person appointments, cost). However, these interventions suffer from high dropout rates, and current literature provides little guidance for defining and measuring online intervention adherence as it relates to clinical outcomes. OBJECTIVE: This study aims to develop and test multiple measures of adherence to a specific self-guided online intervention, as guided by best practices from the literature. METHODS: We conducted secondary analyses on data from a randomized controlled trial of an 8-week online cognitive behavioral program that targets depression and anxiety in college students. We defined multiple behavioral and attitudinal adherence measures at varying levels of effort (ie, low, moderate, and high). Linear regressions were run with adherence terms predicting improvement in the primary outcome measure, the 21-item Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21). RESULTS: Of the 947 participants, 747 initiated any activity and 449 provided posttest data. Results from the intent-to-treat sample indicated that high level of effort for behavioral adherence significantly predicted symptom change (F4,746=17.18, P<.001; and β=-.26, P=.04). Moderate level of effort for attitudinal adherence also significantly predicted symptom change (F4,746=17.25, P<.001; and β=-.36, P=.03). Results differed in the initiators-only sample, such that none of the adherence measures significantly predicted symptom change (P=.09-.27). CONCLUSIONS: Our findings highlight the differential results of dose-response models testing adherence measures in predicting clinical outcomes. We summarize recommendations that might provide helpful guidance to future researchers and intervention developers aiming to investigate online intervention adherence. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04361045; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04361045.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».