The Influence of Gender and Age on the Outcomes of and Adherence to a Digital Interdisciplinary Mental Health Promotion Intervention in an Australasian Nonclinical Setting: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global prevalence of mental health disorders is at a crisis point, particularly in the wake of COVID-19, prompting calls for the development of digital interdisciplinary mental health promotion interventions (MHPIs) for nonclinical cohorts. However, the influence of gender and age on the outcomes of and adherence to MHPIs is not well understood. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the influence of gender and age on the outcomes of and adherence to a 10-week digital interdisciplinary MHPI that integrates strategies from positive psychology and lifestyle medicine and utilizes persuasive systems design (PSD) principles in a nonclinical setting. METHODS: This study involved 488 participants who completed the digital interdisciplinary MHPI. Participants completed a pre and postintervention questionnaire that used: (1) the "mental health" and "vitality" subscales from the Short Form 36 (SF-36) Health Survey; (2) the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21); and (3) Satisfaction With Life Scale (SWL). Adherence to the digital interdisciplinary MHPI was measured by the number of educational videos the participants viewed and the extent to which they engaged in experiential challenge activities offered as part of the program. RESULTS: On average, the participants (N=488; mean age 47.1 years, SD 14.1; 77.5% women) demonstrated statistically significant improvements in all mental health and well-being outcome measures, and a significant gender and age interaction was observed. Women tended to experience greater improvements than men in the mental health and well-being measures, and older men experienced greater improvements than younger men in the mental health and vitality subscales. Multiple analysis of variance results of the adherence measures indicated a significant difference for age but not gender. No statistically significant interaction between gender and age was observed for adherence measures. CONCLUSIONS: Digital interdisciplinary MHPIs that utilize PSD principles can improve the mental health and well-being of nonclinical cohorts, regardless of gender or age. Hence, there may be a benefit in utilizing PSD principles to develop universal MHPIs such as that employed in this study, which can be used across gender and age groups. Future research should examine which PSD principles optimize universal digital interdisciplinary MHPIs. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619000993190; http://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=377889 and Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619001009101; http://www.anzctr.org.au/ACTRN12619001009101.aspx.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».