A Web-Based Stress Management Intervention for University Students in Indonesia (Rileks): Feasibility Study Using a Pretest-Posttest Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: University students are susceptible to excessive stress. A web-based stress management intervention holds promise to improve stress but is still at a novel stage in Indonesia. OBJECTIVE: The aim of this paper was to report the feasibility of the intervention we developed-Rileks-among university students in Indonesia in terms of acceptability and usability, and to propose recommendations for future improvements. METHODS: A single-group pretest and posttest design was used. Participants with scores of 15 or higher on the stress subscale of the 42-item Depression Anxiety Stress Scales were given access to the intervention (N=68). The main outcome measures were the 8-item Client Satisfaction Questionnaire (CSQ-8) score, the System Usability Scale (SUS) score, and intervention uptake. Participants' experience in each session was evaluated using closed- and open-ended questions for future improvements. Descriptive statistics were used to examine primary outcome and qualitative session evaluations. Participants' responses to each topic of the open questions were summarized. RESULTS: The intervention was evaluated as being satisfactory (CSQ-8 mean score 21.89, SD 8.72; range 8-32). However, the intervention's usability was still below expectation (SUS mean score 62.8, SD 14.74; range 0-100). The core modules were completed by 10 out of 68 participants (15%), and the study dropout rate was 63% (43/68) at postassessment. In general, the module content was rated positively, with some notes for improvement covering content and technical aspects. CONCLUSIONS: This study indicates that Rileks is potentially feasible for Indonesian university students. In order to be optimally applied in such a context and before scaling up web-based interventions in Indonesia, in general, further development and refinement are needed. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11493.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».