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Enregistrement W4313346034 · doi:10.2196/41758

Examination of Web-Based Single-Session Growth Mindset Interventions for Reducing Adolescent Anxiety: Study Protocol of a 3-Arm Cluster Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4313346034 sur OpenAlexvenueno aff
Shimin Zhu, Samson Tse, Ko Ling Chan, Paul H. Lee, Qijin Cheng, Jessica Sun

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionContext (archaeology)Clinical psychologyIntervention (counseling)MindsetMedicineRandomized controlled trialPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anxiety disorders are the most common mental disorders worldwide. In Hong Kong, 7% of adolescents are diagnosed with anxiety disorders, and 1 in every 4 secondary school students reports clinical-level anxiety symptoms. However, 65% of them do not access services. Long waitlists in public services, the high cost of private services, or the fear of being stigmatized can hinder service access. The high prevalence of anxiety and low intervention uptake indicate a pressing need to develop timely, scalable, and potent interventions suitable for adolescents. Single-session interventions (SSIs) have the potential to be scalable interventions for diagnosable or subclinical psychopathology in adolescents. Providing precise and context-adapted intervention is the key to achieving intervention efficacy. OBJECTIVE: This study aims to compare the effectiveness of three SSIs: single-session intervention of growth mindset on negative emotions (SIGMA), SSI of growth mindset of personality (SSI-GP), and active control, in reducing adolescent anxiety. METHODS: Adolescents (N=549, ages 12-16 years) from secondary schools will be randomized to 1 of 3 intervention conditions: the SIGMA, SSI-GP, or active control. The implementation of each intervention is approximately 45 minutes in length. Adolescent participants will report anxiety symptoms (primary outcome), perceived control, hopelessness, attitude toward help-seeking, and psychological well-being at preintervention, the 2-week follow-up, and the 8-week follow-up. A pilot test has confirmed the feasibility and acceptability of SIGMA among adolescents. We hypothesized that SIGMA and SSI-GP will result in a larger reduction in anxiety symptoms than the control intervention during the posttest and 8-week follow-up period. We also predict that SIGMA will have a more significant effect than SSI-GP. We will use the intention-to-treat principle and linear regression-based maximum likelihood multilevel models for data analysis. RESULTS: This study will be conducted from December 2022 to December 2023, with results expected to be available in January 2024. CONCLUSIONS: This protocol introduces the implementation content and strategies of growth mindset SSIs (consists of 2 forms: SIGMA and SSI-GP) among school students. The study will provide evidence on the efficacy of different growth mindset SSIs for adolescent anxiety. It will also establish implementation strategies for self-administrative SSIs among school students, which can serve as a pioneer implementation of a scalable and self-accessible brief intervention to improve the well-being of young people. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05027880; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05027880. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/41758.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,007

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,321 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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