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Enregistrement W4381479860 · doi:10.2196/47285

The Impact of a Gamified Mobile Mental Health App (eQuoo) on Resilience and Mental Health in a Student Population: Large-Scale Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4381479860 sur OpenAlexaffvenue
Silja Litvin, Rob Saunders, Philip Jefferies, Hayley D. Seely, Patrick Pössel, Stefan Lüttke

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRandomized controlled trialPsychological interventionAnxietyPopulationmHealthDigital healthClinical psychologyPsychologyMedicineRepeated measures designPsychological resiliencePsychiatryHealth carePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With many digital mental health interventions failing to engage clients for enough time to demonstrate substantive changes to their well-being and with only 2% of all digital solutions on app stores having undergone randomized controlled trials, the rising demand for mental health prevention and early intervention care is not being met. Young adults in particular struggle to find digital well-being apps that suit their needs. OBJECTIVE: This study explored the effects of eQuoo, an evidence-based mental health game that teaches psychological skills through gamification, on resilience, depression, anxiety, and attrition in a student population. METHODS: In total, 1165 students from 180 universities in the United Kingdom participated in a 5-week, 3-armed randomized controlled trial. Participants were randomly allocated into 1 of 3 groups: eQuoo users, users of a treatment-as-usual evidence-based cognitive behavioral health app called Sanvello, and a no-intervention waitlist. The Rugged Resilience Scale, Generalized Anxiety Disorder-7, and Patient Health Questionnaire-8 were administered to all participants at baseline and every 7 days until completion. RESULTS: A repeated measures-ANOVA revealed statistically significant increases in resilience scores in the test group (P<.001) compared with both control groups (Sanvello: P=.10 and waitlist: P=.82) over 5 weeks. The app also significantly decreased anxiety and depression scores (both P<.001). With 64.5% (251/389) adherence, the eQuoo group retained 42% more participants than the control groups. CONCLUSIONS: Digital health interventions such as eQuoo are effective, scalable, and low-cost solutions for supporting young adults and are available on all leading mobile platforms. Further investigation could clarify the extent to which specific elements of the eQuoo app (including gamification) led to better outcomes. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register (DRKS) DRKS00027638; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00027638.

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)0,007
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,435 · 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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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