Determining the Right Levels of Health Coaching and Heart Rate Variability Biofeedback in a Workplace Behavior Change Intervention: Multiphase Optimization Strategy Preparation Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Work-related stress is associated with poor job performance and negative health outcomes. Changing health behaviors through corporate wellness programs can improve physical and mental health and help employees manage stress. This project sought to pilot the potential addition of brief coaching and biofeedback to an 8-week web-based self-help program to improve employee stress using the multiphase optimization strategy. OBJECTIVE This study aims to determine which candidate components will be tested in a later optimization phase and at what dose they will be tested, examine the feasibility and acceptability of delivering the different components, investigate whether the outcomes can be feasibly measured, and review evidence to build a conceptual model before the optimization phase. METHODS The study was positioned within the preparation phase of the multiphase optimization strategy. It is a 2×2×2×2 design with 4 components: 2 types of health coaching and 2 types of biofeedback. All components were tested by turning them on or off. A total of 16 adult office workers (mean age 40, SD 14.3 years; n=15 women) completed an 8-week self-paced web-based stress management and health behavior change program and were randomly assigned to 1 of the 16 conditions, created from a combination of the 4 candidate components. Assessments included web analytics, surveys, and interviews regarding program recommendations, likes, and dislikes. RESULTS Findings from the interviews provided suggestions to improve the intervention (eg, separating wellness from stress content) and trial conduct (eg, streamlining the onboarding process). On average, participants logged into the wellness program 83 times (range 36-291), with 75% (12/16) participant retention and 67% (8/12) survey completion. There were no reported problems with coaching or obtaining data from interviews or apps. The interview findings suggested potential mediators to include and assess in a future conceptual model. CONCLUSIONS The results provided areas to improve the intervention content and trial methods. Instead of progressing to the next scheduled large-scale optimization phase, our plan to iterate through a second preparation phase after making changes to the protocol, apps, and corporate coaching partner. CLINICALTRIAL
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».