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Enregistrement W4205280668 · doi:10.2196/30976

The Efficacy of “Foundations,” a Digital Mental Health App to Improve Mental Well-being During COVID-19: Proof-of-Principle Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W4205280668 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMental healthmHealthDigital healthMobile appsTelehealthTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Against a long-term trend of increasing demand, the COVID-19 pandemic has led to a global rise in common mental disorders. Now more than ever, there is an urgent need for scalable, evidence-based interventions to support mental well-being. Objective The aim of this proof-of-principle study was to evaluate the efficacy of a mobile-based app in adults with self-reported symptoms of anxiety and stress in a randomized control trial that took place during the first wave of the COVID-19 pandemic in the United Kingdom. Methods Adults with mild to severe anxiety and moderate to high levels of perceived stress were randomized to either the intervention or control arm. Participants in the intervention arm were given access to the Foundations app for the duration of the 4-week study. All participants were required to self-report a range of validated measures of mental well-being (10-item Connor-Davidson Resilience scale [CD-RISC-10], 7-item Generalized Anxiety Disorder scale [GAD-7], Office of National Statistics Four Subjective Well-being Questions [ONS-4], World Health Organization-5 Well-Being Index [WHO-5]) and sleep (Minimal Insomnia Scale [MISS]) at baseline and at weeks 2 and 4. The self-reported measures of perceived stress (10-item Perceived Stress Score [PSS-10]) were obtained weekly. Results A total of 136 participants completed the study and were included in the final analysis. The intervention group (n=62) showed significant improvements compared to the control group (n=74) on measures of anxiety, with a mean GAD-7 score change from baseline of –1.35 (SD 4.43) and –0.23 (SD 3.24), respectively (t134=1.71, P=.04); resilience, with a mean change in CD-RISC score of 1.79 (SD 4.08) and –0.31 (SD 3.16), respectively (t134=–3.37, P<.001); sleep, with a mean MISS score change of –1.16 (SD 2.67) and –0.26 (SD 2.29), respectively (t134=2.13, P=.01); and mental well-being, with a mean WHO-5 score change of 1.53 (SD 5.30) and –0.23 (SD 4.20), respectively (t134=–2.16, P=.02), within 2 weeks of using Foundations, with further improvements emerging at week 4. Perceived stress was also reduced within the intervention group, although the difference did not reach statistical significance relative to the control group, with a PSS score change from baseline to week 2 of –2.94 (SD 6.84) and –2.05 (SD 5.34), respectively (t134= 0.84, P=.20). Conclusions This study provides a proof of principle that the digital mental health app Foundations can improve measures of mental well-being, anxiety, resilience, and sleep within 2 weeks of use, with greater effects after 4 weeks. Foundations therefore offers potential as a scalable, cost-effective, and accessible solution to enhance mental well-being, even during times of crisis such as the COVID-19 pandemic. Trial Registration OSF Registries osf.io/f6djb; https://osf.io/vm3xq

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 GPT0,432
Écart entre enseignants0,400 · 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.

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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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