The effectiveness of CBT-based daily supportive text messages in improving female mental health during COVID-19 pandemic: results from the Text4Hope program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The COVID-19 pandemic has significantly exacerbated gender disparities in mental health, particularly impacting women. To address this, Alberta, Canada, launched Text4Hope, a Cognitive Behaviour Therapy-based text messaging intervention, to provide support and resources for psychological challenges during the pandemic. This study aimed to assess the effectiveness of Text4Hope in reducing stress, anxiety, depression, sleeping disturbances, and suicidal ideation among female subscribers during the COVID-19 pandemic. Methods The study employed both an uncontrolled longitudinal design and a controlled cohort design. The uncontrolled longitudinal study analyzed a one-year dataset ( n = 9,545) of clinical outcomes, comparing mean differences in mental health symptoms from baseline to 6 weeks after subscription. The controlled cohort design compared two groups, with ( n = 1,763) and without ( n = 567) intervention exposure during the same period. Data were collected through self-administered online surveys completed at baseline and six weeks after subscription. Sociodemographic information and validated scales (e.g., 10-item Perceived Stress Scale (PSS-10), Generalized Anxiety Disorder (GAD-7), and Patient Health Questionnaire (PHQ-9)) were used to assess mental health outcomes. Results The results from the longitudinal study indicated a significant reduction in anxiety prevalence and anxiety symptoms, with a 19.63% decrease in GAD-7 mean score and a 32.02% decrease in likely anxiety from baseline to six weeks. Depressive symptoms and perceived stress also showed a significant reduction ( p < 0.001), albeit to a lesser extent. In the controlled cohort study, the intervention group had significantly ( p < 0.001) lower PHQ-9 [19.5 (SD 7.05)], GAD-7 [7.5 (SD 5.27)], and CMH [35.53 (SD 18.45)] scores. Additionally, the study found substantial differences ( p < 0.001) in suicidal ideation (26.1 vs. 15.7) between groups but no significant differences in sleep disruption. Discussion These findings suggest that Text4Hope could be an effective intervention for reducing stress, depression, suicidal ideation, and particularly anxiety symptoms among women during public emergencies. The study provides valuable insights into the potential benefits of text messaging interventions in supporting mental health during crisis situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».