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Enregistrement W4388376894 · doi:10.2196/47360

Exploring User Perspectives on Brief Reflective Questioning Activities for Stress Management: Mixed Methods Study

2023· article· en· W4388376894 sur OpenAlexafffundvenue
Ananya Bhattacharjee, Pan Chen, Abhijoy Mandal, Anne Hsu, Katie O’Leary, Alex Mariakakis, Joseph Jay Williams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyStress (linguistics)Stress managementMultimethodologyApplied psychologyComputer scienceMathematics educationClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current online interventions dedicated to assisting individuals in managing stress and negative emotions often necessitate substantial time commitments. This can be burdensome for users, leading to high dropout rates and reducing the effectiveness of these interventions. This highlights an urgent need for concise digital activities that individuals can swiftly access during instances of negative emotions or stress in their daily lives. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to investigate the viability of using a brief digital exercise, specifically a reflective questioning activity (RQA), to help people reflect on their thoughts and emotions about a troubling situation. The RQA is designed to be quick, applicable to the general public, and scalable without requiring a significant support structure. METHODS: We conducted 3 simultaneous studies. In the first study, we recruited 48 participants who completed the RQA and provided qualitative feedback on its design through surveys and semistructured interviews. In the second study, which involved 215 participants from Amazon Mechanical Turk, we used a between-participants design to compare the RQA with a single-question activity. Our hypotheses posited that the RQA would yield greater immediate stress relief and higher perceived utility, while not significantly altering the perception of time commitment. To assess these, we measured survey completion times and gathered multiple self-reported scores. In the third study, we assessed the RQA's real-world impact as a periodic intervention, exploring engagement via platforms such as email and SMS text messaging, complemented by follow-up interviews with participants. RESULTS: In our first study, participants appreciated the RQA for facilitating structured reflection, enabling expression through writing, and promoting problem-solving. However, some of the participants experienced confusion and frustration, particularly when they were unable to find solutions or alternative perspectives on their thoughts. In the second study, the RQA condition resulted in significantly higher ratings (P=.003) for the utility of the activity and a statistically significant decrease (P<.001) in perceived stress rating compared with the single-question activity. Although the RQA required significantly more time to be completed (P<.001), there was no statistically significant difference in participants' subjective perceived time commitment (P=.37). Deploying the RQA over 2 weeks in the third study identified some potential challenges to consider for such activities, such as the monotony of doing the same activity several times, the limited affordances of mobile phones, and the importance of having the prompts align with the occurrence of new troubling situations. CONCLUSIONS: This paper describes the design and evaluation of a brief online self-reflection activity based on cognitive behavioral therapy principles. Our findings can inform practitioners and researchers in the design and exploration of formats for brief interventions to help people with everyday struggles.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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