MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4295359749 · doi:10.2196/37287

Motive-Oriented, Personalized, Internet-Based Interventions for Depression: Nonclinical Experimental Study

2022· article· en· W4295359749 sur OpenAlexvenueno aff
Lara Bücker, Thomas Berger, Alina Bruhns, Stefan Westermann

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyAutonomyPsychological interventionDirectiveApplied psychologySet (abstract data type)Sample (material)AllianceTest (biology)The InternetSocial psychologyClinical psychologyComputer sciencePsychiatryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The low level of adherence in internet-based self-help interventions for depression suggests that in many existing programs, the motivational fit between the program and the user is unsatisfactory (eg, the user seeks autonomy, but the program provides directive guidance). Personalized, motive-oriented, self-help interventions could enable participants who interact with a program and its contents to have more engaging and less aversive experiences and thus increase adherence. OBJECTIVE: In an experimental study with a nonclinical analogue sample, we aimed to test the hypotheses that a better motivational person-program fit is linked with higher anticipated adherence, working alliance, and satisfaction with the program. METHODS: Motivational person-program fit was examined with respect to the 2 contrasting motives being autonomous and being supported. The hypotheses were tested by specifically varying the motivational person-program fit in a nonclinical sample (N=55), where participants were asked to work on, and subsequently evaluate, a limited set of individual pages of a self-help program with guidance (in the form of text messages) for depression. The sections of the self-help program were redesigned to either particularly address the autonomy motive or the support motive. For the quasi-experimental variation of the motivational person-program characteristics, we divided the 55 participants into 2 groups (autonomy group: n=27, 49%; support group: n=28, 51%) by screening method (using the Inventory of Approach and Avoidance Motivation), corresponding to the 2 motives. Both groups evaluated (in randomized order) 2 excerpts of the program-one that matched their motive (fit) and one that was contrary to it (no fit). Immediately after the evaluation of each excerpt, anticipated adherence, working alliance, and treatment satisfaction were assessed. RESULTS: =2.86; P=.008) than a noncongruent fit. However, a similar impact could not be found for the motive being autonomous. Several correlations were found that supported our hypotheses (eg, for the congruent person-program fit autonomy motive and autonomy group, support satisfaction negatively correlated with optimal anticipated adherence). CONCLUSIONS: This first experimental study gives reason to assume that motive orientation may have a positive influence on adherence, working alliance, and satisfaction in internet-based self-help interventions for depression and other mental disorders. Future studies should conduct randomized controlled trials with clinical samples and assess clinical outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→