Willingness to Use Internet-Based Versus Bibliotherapy Interventions in a Representative US Sample: Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Self-help interventions have the potential to increase access to evidence-based mental health care. Self-help can be delivered via different formats, including print media or digital mental health interventions (DMHIs). However, we do not know which delivery format is more likely to result in higher engagement. Objective The aims of this study were to identify if there is a preference for engaging in print media versus DMHIs and whether there are individual differences in relative preferences. Methods Participants were 423 adults between the ages of 18 and 82 years (201/423, 47.5% female) recruited on Prolific as a nationally representative sample of the US population, including non-Hispanic White (293/423, 69.2%), non-Hispanic Black (52/423, 12%), Asian (31/423, 7%), Hispanic (25/423, 6%), and other individuals (22/423, 5%). We provided individuals with psychoeducation in different self-help formats and measured their willingness to use print media versus DMHIs. We also assessed participants’ demographics, personality, and perception of each format’s availability and helpfulness and used these to predict individual differences in the relative preferences. Results Participants reported being more willing to engage with print media than with DMHIs (B=0.41, SE 0.08; t422=4.91; P<.001; d=0.24, 95% CI 0.05-0.43). This preference appeared to be influenced by education level (B=0.22, SE 0.09; t413=2.41; P=.02; d=0.13, 95% CI –0.06 to 0.32), perceived helpfulness (B=0.78, SE 0.06; t411=13.66; P<.001; d=0.46, 95% CI 0.27-0.66), and perceived availability (B=0.20, SE 0.58; t411=3.25; P=.001; d=0.12, 95% CI 0.07-0.30) of the self-help format. Conclusions This study suggests an overall preference for print media over DMHIs. Future work should investigate whether receiving mental health treatment via participants’ preferred delivery format can lead to higher engagement.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».