Exploring the Role of Persuasive Design in Unguided Internet-Delivered Cognitive Behavioral Therapy for Depression and Anxiety Among Adults: Systematic Review, Meta-analysis, and Meta-regression (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Internet-delivered cognitive behavioral therapy (ICBT) is an effective treatment that can overcome barriers to mental health care. Various research groups have suggested that unguided ICBT (ie, ICBT without therapist support) and other eHealth interventions can be designed to enhance user engagement and thus outcomes. The persuasive systems design framework captures most design recommendations for eHealth interventions, but there is little empirical evidence that persuasive design is related to clinical outcomes in unguided ICBT. OBJECTIVE This study aims to provide an updated meta-analysis of randomized controlled trials of unguided ICBT for depression and anxiety, describe the frequency with which various persuasive design principles are used in such interventions, and use meta-regression to explore whether a greater number of persuasive design elements predicts efficacy in unguided ICBT for depression and anxiety. METHODS We conducted a systematic review of 5 databases to identify randomized controlled trials of unguided ICBT for depression and anxiety. We conducted separate random effects meta-analyses and separate meta-regressions for depression and anxiety interventions. Each meta-regression included 2 steps. The first step included, as a predictor, whether each intervention was transdiagnostic. For the meta-regression of ICBT for depression, the first step also included the type of control condition. The number of persuasive design principles identified for each intervention was added as a predictor in the second step to reveal the additional variance in effect sizes explained by persuasive design. RESULTS Of the 4471 articles we identified in our search, 46 (1.03%) were eligible for inclusion in our analyses. Our meta-analyses showed effect sizes (Hedges g) ranging from 0.22 to 0.31 for depression interventions, depending on the measures taken to account for bias in the results. We found a mean effect size of 0.45 (95% CI 0.33-0.56) for anxiety interventions, with no evidence that the results were inflated by bias. Included interventions were identified as using between 1 and 13 persuasive design principles, with an average of 4.95 (SD 2.85). The meta-regressions showed that a greater number of persuasive design principles predicted greater efficacy in ICBT for depression (R2 change=0.27; B=0.04; P=.02) but not anxiety (R2 change=0.05; B=0.03; P=.17). CONCLUSIONS These findings show wide variability in the use of persuasive design in unguided ICBT for depression and anxiety and provide preliminary support for the proposition that more persuasively designed interventions are more efficacious, at least in the treatment of depression. Further research is needed to clarify the role of persuasive design in ICBT. CLINICALTRIAL
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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 | 0,046 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».