Mining the Gems of a Web-Based Mindfulness Intervention: Qualitative Analysis of Factors Aiding Completion and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions provide a cost effective and accessible means for positive behavior change. However, high participant attrition is common and facilitators for implementation of behaviors are not well understood. OBJECTIVE: The goal of the research was to identify elements of a digital mindfulness course that aided in course completion and implementation of teachings. METHODS: Inductive thematic analysis was used to assess participant comments regarding positive aspects of the online mindfulness course Mindfulness for Well-being and Peak Performance. Participants were aged 18 years and older who had self-selected to register and voluntarily completed at least 90% the course. The course comprised educator-guided lessons and discussion forums for participant reflection and feedback. Participant comments from the final discussion forum were analyzed to identify common themes pertaining to elements of the course that aided in course completion and implementation of teachings. RESULTS: Of 3355 course completers, 283 participants provided comments related to the research question. Key themes were (1) benefits from the virtual community, (2) appeal of content, (3) enablers to participation and implementation, and (4) benefits noted in oneself. Of subthemes identified, some, such as community support, variety of easily implementable content, and free content access, align with that reported previously in the literature, while other subthemes, including growing together, repeating the course, evidence-based teaching, and immediate benefits on physical and mental well-being, were novel findings. CONCLUSIONS: Themes identified as key elements for aiding participant completion of a mindfulness digital health intervention and the implementation of teachings may inform the effective design of future digital health interventions to drive positive health behaviors. Future research should focus on understanding motivations for participation, identification of effective methods for participant retention, and behavior change techniques to motivate long-term adherence to healthy behaviors.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».