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Enregistrement W4392625838 · doi:10.2196/49050

A Web-Based Intervention Using "Five Ways to Wellbeing" to Promote Well-Being and Mental Health: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4392625838 sur OpenAlexvenueno aff
Monica Beer Prydz, Nikolai Olavi Czajkowski, Maja Eilertsen, Espen Røysamb, Ragnhild Bang Nes

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialIntervention (counseling)Mental healthPsychologyMedicinePsychotherapistPsychiatryWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compromised well-being and mental health problems pose a significant threat to individuals and societies worldwide. Resource-intensive psychological treatments alone cannot alleviate this burden. There is a need for low-cost, evidence-based interventions aimed at preventing illness and promoting well-being. Five activity domains appear to be linked with well-being promotion across populations: connecting with others, being active, taking notice, learning, and being generous/giving. The activities mentioned are part of the Five Ways to Wellbeing framework and the web-based intervention Five Ways to Wellbeing for All (5waysA). OBJECTIVE: This randomized controlled trial aims to test the effects of the 5waysA intervention, a web-based, low-cost, well-being-promoting measure targeting the general population. To date, the Five Ways to Wellbeing framework has not been tested in this specific format. The 5waysA intervention comprises 2 webinars and SMS text message reminders delivered over a 10-week period. METHODS: In 2021, a total of 969 study participants from various regions across Norway were openly recruited through a web page. They were then randomly assigned to either an intervention group or 1 of 2 waiting list control groups, namely, active or passive. Self-reported life satisfaction (Satisfaction With Life Scale [SWLS]), flourishing (Flourishing Scale [FS]), positive emotions, anxiety, and depression symptoms (Hopkins Symptom Checklist-8 [HSCL-8]) were assessed before the intervention, at 4 weeks into the intervention, and 1-2 weeks after the intervention (over 10 weeks). Data analysis was conducted using linear mixed (multilevel) models. RESULTS: After 10 weeks, 453 participants (171 in the intervention group and 282 in the waiting list control group) were assessed on outcome variables, with a dropout rate of 53.2% (516/969). Results revealed a significantly greater increase in the intervention group compared with the controls for SWLS (b=0.13, 95% CI 0.03-0.23; P=.001), FS (b=0.19, 95% CI 0.08-0.30; P=.001), positive emotions (b=0.43, 95% CI 0.27-0.60; P<.001), and these factors combined into a global well-being measure (b=0.28, CI 0.16-0.39; P<.001). Effect sizes (Cohen d) for the well-being outcomes ranged from 0.30 to 0.49. In addition, a significant decrease in anxiety and depressive symptoms was observed (b=-0.17, 95% CI -0.30 to -0.04; P=.001) with an effect size (Cohen d) of -0.20. CONCLUSIONS: The findings suggest that the web-based 5waysA intervention could serve as an effective approach for enhancing well-being and mental health within the general population. This study offers individuals, policy makers, and local stakeholders an accessible and potentially cost-effective well-being intervention that could be easily implemented. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04784871; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04784871.

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)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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