A Technology-Based Intervention to Help Health Care Provider Parents Manage Stress During the COVID-19 Pandemic: Findings From a Pilot Microrandomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has increased the stress levels of parents, especially health care workers and other COVID-19 frontline workers. Nonetheless, little is known about stress management for this population. Objective This pilot study tested the impact of a mobile app apt.mind in reducing stress in health care provider parents by delivering a 30-day microrandomized intervention. Methods Participants included 102 parents who work in health care and their coparenting partners. They were given smartwatches and access to a mindfulness app. Each day, all parents were randomly assigned to (1) brief stress reduction messages, (2) meditation audio activities via the app, or (3) no intervention. Stress was evaluated using a self-reported COVID-19 Family Stressor Screener (10 items; 5-point Likert scale) to rate levels of stress regarding food security, job stability, family conflict, mental health, and social isolation. Dosage was measured by the percentage of parents who received any of the activities (app or messages; mean 66%, SD 9.8%), and parents were divided into 3 groups by dosage level: low (below 60%), middle (61%-70%), and high (above 71%). Results Using a pre-post test, this study assessed changes in mental health symptoms and parenting by individuals’ dosage levels. Participants who received high levels of intervention reported significant decreases in COVID-19–related family stress (t=–2.50; P=.02) and a significant increase in parenting efficacy (t=2.39; P=.03), while those who received low or middle levels of the intervention did not show those changes. Conclusions This study supports the feasibility and efficacy of technology-based tools to reduce stress and the need to examine just-in-time interventions. Future studies can improve by focusing on microchanges in the parents’ stress level on a daily basis and including physiological data such as heart rate variability to include objective stress data. Conflicts of Interest None declared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».