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Enregistrement W3214905342 · doi:10.2196/34032

Feasibility and Preliminary Efficacy of Web-Based and Mobile Interventions for Common Mental Health Problems in Working Adults: Multi-Arm Randomized Pilot Trial

2021· article· en· W3214905342 sur OpenAlexvenueno aff
Marcos Economides, Heather Bolton, Rhian Male, Kate Cavanagh

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialMental healthMedicinePhysical therapyPopulationmHealthAnxietyIntervention (counseling)Clinical psychologyGerontologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing interest in digital platforms as a means of implementing scalable, accessible, and cost-effective mental health interventions in the workplace. However, little is known about the efficacy of such interventions when delivered to employee groups. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility and preliminary efficacy of a digital mental health platform for the workplace, which incorporates evidence-based practices such as cognitive behavioral therapy and acceptance and commitment therapy. A total of 3 brief, unguided interventions designed to address stress, anxiety, and resilience, respectively, are evaluated. The primary aim is to determine the feasibility of the study methods and interventions in preparation for a definitive randomized controlled trial. METHODS: The study used a fully remote, parallel, multi-arm, external pilot randomized controlled trial, with 3 intervention arms and a no-intervention control group. Participants were working adults representative of the general UK population with respect to age, sex, and ethnicity who were recruited from a web-based participant platform. Primary outcomes included objective and self-report measures of feasibility, acceptability, engagement, transferability, relevance, and negative effects. Secondary outcomes included 4 self-report measures of mental health and well-being, completed at baseline (time point 0 [t0]), postintervention (time point 1 [t1]), and the 1-month follow-up (time point 2 [t2]). Secondary outcomes were analyzed via linear mixed-effects models using intention-to-treat principles. Preregistered criteria for progression to a definitive trial were evaluated. RESULTS: Data were collected between January and March of 2021. A total of 383 working adult participants meeting trial eligibility were randomized, of whom 356 (93%) were retained at t2. Objective engagement data showed that 67.8% (196/289) of participants randomized to an intervention arm completed their intervention. Overall, 87.1% (203/233) of participants reported being satisfied or very satisfied with their intervention and rated the quality of their intervention as good or excellent. All intervention groups reported significantly greater improvements than the control group on at least one secondary outcome at t1, with between-group Hedges g effect sizes for the pooled interventions ranging from 0.25 (95% CI 0.05-0.46) to 0.43 (95% CI 0.23-0.64). All the improvements were maintained at t2. CONCLUSIONS: The study methods were feasible, and all preregistered criteria for progression to a definitive trial were met. Several minor protocol amendments were noted. Preliminary efficacy findings suggest that the study interventions may result in improved mental health outcomes when offered to working adults. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry 80309011; http://www.isrctn.com/ISRCTN80309011.

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)0,005
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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