Strengthening the Impact of Digital Cognitive Behavioral Interventions Through a Dual Intervention: Proficient Motivational Interviewing–Based Health Coaching Plus In-Application Techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has accelerated the adoption of digital tools to support individuals struggling with their mental health. The use of a digital intervention plus human coaching ("dual" intervention) is gaining momentum in increasing overall engagement in digital cognitive behavioral interventions (dCBIs). However, there is limited insight into the methodologies and coaching models used by those deploying dual interventions. To achieve a deeper understanding, we need to identify and promote effective engagement that leads to clinical outcomes versus simply monitoring engagement metrics. Motivational interviewing (MI) is a collaborative, goal-oriented communication approach that pays particular attention to the language of change and is an effective engagement approach to help people manage mental health issues. However, this approach has been traditionally used for in-person or telephonic interventions, and less is known about the application of MI to digital interventions. OBJECTIVE: We sought to provide a dual intervention approach and address multiple factors across two levels of engagement to operationalize a dCBI that combined cognitive behavioral therapy-based techniques and MI-based interactions between the digital health coach (DHC) and user. METHODS: We reviewed hundreds of digital exchanges between DHCs and users to identify and improve training and quality assurance activities for digital interventions. RESULTS: We tested five hypotheses and found that: (1) users of a dual digital behavioral health intervention had greater engagement levels than users of a noncoached intervention (P<.001); (2) DHCs with a demonstrated competency in applying MI to digital messages had more engaged users, as measured by the DHC-to-user message exchange ratio (P<.001); (3) the DHC-to-user message exchange ratio was correlated with more engagement in app activities (r=0.28, 95% CI 0.23-0.33); (4) DHCs with demonstrated MI proficiency elicited a greater amount of "change talk" from users than did DHCs without MI proficiency (H=25.12, P<.001); and (5) users who were engaged by DHCs with MI proficiency had better clinical outcomes compared to users engaged by DHCs without MI proficiency (P=.02). CONCLUSIONS: To our knowledge, this pilot was the first of its kind to test the application of MI to digital coaching protocols, and it demonstrated the value of MI proficiency in digital health coaching for enhanced engagement and health improvement. Further research is needed to establish coaching models in dCBIs that incorporate MI to promote effective engagement and optimize positive behavioral outcomes.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».