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Enregistrement W3199092589 · doi:10.2196/26397

A Mobile Intervention for Self-Efficacious and Goal-Directed Smartphone Use in the General Population: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3199092589 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Keller, Christina Roitzheim, Theda Radtke, Konstantin Schenkel, Ralf Schwarzer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)Goal settingSmartphone applicationmHealthSmartphone appPsychologyApplied psychologyDigital healthMedicineInternet privacyMultimediaComputer scienceSocial psychologyHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People spend large parts of their everyday life using their smartphones. Despite various advantages of the smartphone for daily life, problematic forms of smartphone use exist that are related to negative psychological and physiological consequences. To reduce problematic smartphone use, existing interventions are oftentimes app-based and include components that help users to monitor and restrict their smartphone use by setting timers and blockers. These kinds of digital detox interventions, however, fail to exploit psychological resources, such as through promoting self-efficacious and goal-directed smartphone use. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the theory-based smartphone app "Not Less But Better" that was developed to make people aware of psychological processes while using the smartphone and to support them in using their smartphone in accordance with their goals and values. METHODS: In a randomized controlled trial, effects of a 20-day intervention app consisting of five 4-day training modules to foster a goal-directed smartphone use were evaluated. In the active control condition (treatment as usual), participants received a digital detox treatment and planned daily time-outs of at least 1 hour per day. Up to a 3-week follow-up, self-reported problematic smartphone use, objectively measured daily smartphone unlocks, time of smartphone use, self-efficacy, and planning towards goal-directed smartphone use were assessed repeatedly. Linear 2-level models tested intervention effects. Mediation models served to analyze self-efficacy and planning as potential mechanisms of the intervention. RESULTS: Out of 232 enrolled participants, 110 (47.4%; 55 participants in each condition) provided data at postintervention and 88 (37.9%; 44 participants in each condition) at 3-week follow-up. Both conditions manifested substantial reductions in problematic smartphone use and in the amount of time spent with the smartphone. The number of daily unlocks did not change over time. Further, modelling changes in self-efficacy as a mediator between the intervention and problematic smartphone use at follow-up fit well to the data and showed an indirect effect (b=-0.09; 95% bias-corrected bootstrap CI -0.26 to -0.01), indicating that self-efficacy was an important intervention mechanism. Another mediation model revealed an indirect effect from changes in planning via smartphone unlocks at postintervention on problematic smartphone use at follow-up (b=-0.029, 95% bias-corrected bootstrap CI -0.078 to -0.003). CONCLUSIONS: An innovative, theory-based intervention app on goal-directed smartphone use has been found useful in lowering problematic smartphone use and time spent with the smartphone. However, observed reductions in both outcomes were not superior to the active control condition (ie, digital detox treatment). Nonetheless, the present findings highlight the importance in promoting self-efficacy and planning goal-directed smartphone use to achieve improvements in problematic smartphone use. This scalable intervention app appears suitable for practical use and as an alternative to common digital detox apps. Future studies should address issues of high attrition by adding just-in-time procedures matched to smartphone users' needs. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00017606; https://tinyurl.com/27c9kmwy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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