Efficacy of a Text-Based Mental Health Coaching App in Improving the Symptoms of Stress, Anxiety, and Depression: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stress, anxiety, and depression are major mental health concerns worldwide. A wide variety of digital mental health interventions have demonstrated efficacy in improving one's mental health status, and digital interventions that involve some form of human involvement have been shown to demonstrate greater efficacy than self-guided digital interventions. Studies demonstrating the efficacy of digital mental health interventions within the Asian region are scarce. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the potential efficacy of the digital mental health intervention, ThoughtFullChat, which consists of one-on-one, asynchronous, text-based coaching with certified mental health professionals and self-guided tools, in improving self-reported symptoms of depression, anxiety, and stress. The study also aims to examine the potential differences in efficacy among occupational subgroups and between sexes. METHODS: A randomized controlled study was conducted among housemen (trainee physicians), students, faculty members, and corporate staff at International Medical University, Malaysia. A total of 392 participants were enrolled and randomized to the intervention (n=197, 50.3%) and control (n=195, 49.7%) groups. Depression, anxiety, and stress symptoms were measured using the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21 items at baseline and after the 3-month intervention period. The Satisfaction with Life Scale and Brief Resilience Scale were also included, along with a questionnaire about demographics. RESULTS: Significant decrease was observed in depression (P=.02) and anxiety (P=.002) scores in the intervention group. A subgroup (corporate staff) also demonstrated significant decrease in stress (P=.005) alongside depression (P=.006) and anxiety (P=.002). Females showed significant improvements in depression (P=.02) and anxiety (P<.001) when compared with males. CONCLUSIONS: This study provides evidence that the ThoughtFullChat app is effective in improving the symptoms of depression, anxiety, and stress in individuals, particularly among corporate staff from the educational field. It also supports the notion that mobile mental health apps that connect users to mental health professionals in a discreet and cost-efficient manner can make important contributions to the improvement of mental health outcomes. The differential improvements among occupational subgroups and between sexes in this study indicate the need for future digital mental health app designs to consider an element of personalization focused on systemic components relating to occupation. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04944277; https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04944277.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».