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Enregistrement W4380871692 · doi:10.2196/41590

Feasibility and Preliminary Efficacy of Digital Interventions for Depressive Symptoms in Working Adults: Multiarm Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4380871692 sur OpenAlexvenueno aff
R. Taylor, Rhian Male, Marcos Economides, Heather Bolton, Kate Cavanagh

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialContext (archaeology)MedicineMental healthPhysical therapyIntervention (counseling)Clinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depressive symptoms are highly prevalent and have broad-ranging negative implications. Digital interventions are increasingly available in the workplace context, but supporting evidence is limited. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of 3 digital interventions for depressive symptoms in a sample of UK-based working adults experiencing mild to moderate symptoms. METHODS: This was a parallel, multiarm, pilot randomized controlled trial. Participants were allocated to 1 of 3 digital interventions or a waitlist control group and had 3 weeks to complete 6 to 8 short self-guided sessions. The 3 interventions are available on the Unmind mental health app for working adults and draw on behavioral activation, cognitive behavioral therapy, and acceptance and commitment therapy. Web-based assessments were conducted at baseline, postintervention (week 3), and at 1-month follow-up (week 7). Participants were recruited via Prolific, a web-based recruitment platform, and the study was conducted entirely on the web. Feasibility and acceptability were assessed using objective engagement data and self-reported feedback. Efficacy outcomes were assessed using validated self-report measures of mental health and functioning and linear mixed models with intention-to-treat principles. RESULTS: In total, 2003 individuals were screened for participation, of which 20.22% (405/2003) were randomized. A total of 92% (373/405) of the participants were retained in the study, 97.4% (295/303) initiated their allocated intervention, and 66.3% (201/303) completed all sessions. Moreover, 80.6% (229/284) of the participants rated the quality of their allocated intervention as excellent or good, and 79.6% (226/284) of the participants were satisfied or very satisfied with their intervention. All active groups showed improvements in well-being, functioning, and depressive and anxiety symptoms compared with the control group, which were maintained at 4 weeks. Hedges g effect sizes for depressive symptoms ranged from -0.53 (95% CI -0.25 to -0.81) to -0.74 (95% CI -0.45 to -1.03). CONCLUSIONS: All interventions were feasible and acceptable, and the preliminary efficacy findings indicated that their use may improve depressive symptoms, well-being, and functioning. The predefined criteria for a definitive trial were met. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomised Controlled Trial Number (ISRCTN) ISRCTN13067492; https://www.isrctn.com/ISRCTN13067492.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,376 · 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
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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