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Enregistrement W4311582240 · doi:10.2196/40723

Efficacy of the Mental Health App Intellect to Reduce Stress: Randomized Controlled Trial With a 1-Month Follow-up

2022· article· en· W4311582240 sur OpenAlexvenueno aff
Sean Han Yang Toh, Jessalin Hui Yan Tan, Feodora Roxanne Kosasih, Oliver Sündermann

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionRandomized controlled trialCoping (psychology)Clinical psychologyDistressPopulationMental healthPsychologyDASSPerceived Stress ScalePhysical therapyMedicinePsychiatryStress (linguistics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Excessive stress is a major global health concern, particularly in young adults. Short skills-focused self-guided interventions (SGIs) on smartphones are a scalable way to improve stress-coping skills at the population level. Objective In this randomized controlled trial, we aimed to examine the possible efficacy of a recently developed stress-coping SGI (Intellect) in improving psychological distress, relative to an active control group and 2 potential moderators of this predicted relationship (ie, psychological mindedness [PM] and coping self-efficacy [CSE]). Methods University students (N=321) were randomly assigned to either an 8-day SGI on stress-coping or an active control group. Self-reported measures were obtained at baseline, after the intervention, and at the 1-month follow-up. The primary outcome was psychological stress (Psychological Stress Measure-9). Secondary outcomes were anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7) and depressive symptoms (Patient Health Questionnaire-9). PM and CSE were assessed as potential moderators at baseline. Results The final sample (n=264) included 188 (71.2%) female, 66 (25%) male, 7 (2.7%) nonbinary, and 3 (1.1%) others participants with a mean age of 22.5 (SD 5.41) years. The intervention group reported significantly lower perceived stress (partial eta–squared [ηp2]=0.018; P=.03) and anxiety (ηp2=0.019; P=.03) levels after intervention relative to the active control group. The effects on perceived stress levels remained statistically significant at the 1-month follow-up (ηp2=0.015; P=.05). Students with the lowest CSE and highest PM experienced the fastest decline in perceived stress levels (β=6.37, 95% Cl 2.98-9.75). Improvements in anxiety levels were not observed at 1-month follow-up. Similarly, no intervention effects were found for depression levels at postintervention and follow-up periods. Conclusions This study provides evidence that the Intellect stress-coping SGI is effective in reducing perceived stress and anxiety levels among university students. Mobile health apps are brief, scalable, and can make important contributions to public mental health. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04978896; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04978896

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,409 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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