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Enregistrement W3201715571 · doi:10.2196/32351

The Effects of a Digital Mental Health Intervention in Adults With Cardiovascular Disease Risk Factors: Analysis of Real-World User Data

2021· article· en· W3201715571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMental healthPsychological interventionPopulationMedicineBlood pressureDiseaseIntervention (counseling)Digital healthClinical psychologyPsychiatryGerontologyPsychologyEnvironmental healthInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The American Heart Association has identified poor mental health as a key barrier to healthy behavior change for those with cardiovascular disease (CVD) risk factors such as high blood pressure, high cholesterol, and diabetes. Digital mental health interventions, like those delivered via the internet to computers or smartphones, may provide a scalable solution to improving the mental and physical health of this population. Happify is one such intervention and has demonstrated evidence of efficacy for improving aspects of mental health in both the general population and in users with chronic conditions. OBJECTIVE: The objectives of this analysis of real-world data from Happify users with self-reported CVD risk factors, including high blood pressure and cholesterol, diabetes, and heart disease, were to examine whether these users would report improvements in subjective well-being and anxiety over time (H1) and use of Happify as recommended would be associated with significantly greater improvement in subjective well-being and anxiety over time compared to less-than-recommended usage (H2). METHODS: Data were obtained from existing Happify users who reported the aforementioned CVD risk factors. The sample included 1803 users receiving at least 6 weeks' exposure to Happify (ranging from 42 days to 182 days) who completed at least one activity and two assessments within the app during that time. Subjective well-being was assessed with the Happify Scale, a 9-item measure of positive emotionality and life satisfaction, and anxiety was assessed with the Generalized Anxiety Disorder 2 (GAD-2). To evaluate H1, changes over time in both outcomes were assessed using mixed effects linear regression models, controlling for demographics and usage. For H2, an interaction term was added to the models to assess whether usage as recommended was associated with greater improvement over time. RESULTS: Both hypotheses were supported. For both the Happify scale and GAD-2, the initial multivariable model without an interaction demonstrated an effect for time from baseline, and the addition of the interaction term between time and recommended use was significant as well. CONCLUSIONS: This analysis of real-world data provides preliminary evidence that Happify users with self-reported CVD risk factors including high blood pressure or cholesterol, diabetes, and heart disease experienced improved well-being and anxiety over time and that those who used Happify as recommended experienced greater improvements in these aspects of mental health than those who completed fewer activities. These findings extend previous research, which demonstrated that engagement with Happify as recommended was associated with improved well-being among physically healthy users and in those with chronic conditions, to a new population for whom mental health is especially critical: those at risk of developing CVD.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,333 · 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