Motivational Variables as Moderating Effects of a Web-Based Mental Health Program for University Students: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-guided web-based interventions have the potential of addressing help-seeking barriers and symptoms common among university students, such as depression and anxiety. Unfortunately, self-guided interventions are also associated with less adherence, implicating motivation as a potential moderator for adherence and improvement for such interventions. Previous studies examining motivation as a moderator or predictor of improvement on web-based interventions have defined and measured motivation variably, producing conflicting results. OBJECTIVE: This secondary analysis of data from a randomized controlled trial aimed to examine constructs of motivation as moderators of improvement for a self-guided 8-week web-based intervention in university students (N=1607). METHODS: Tested moderators included internal motivation, external motivation, and confidence in treatment derived from the Treatment Motivation Questionnaire. The primary outcome was an improvement in depression and anxiety measured by the Depression Anxiety Stress Scale-21. RESULTS: =1.44; P=.15). In this sample, only internal motivation was positively correlated with service initiation, intervention adherence, and intervention satisfaction. CONCLUSIONS: The combination of a web-based intervention and high or moderate internal motivation resulted in greater improvement in the total Depression Anxiety Stress Scale-21 score. These findings highlight the importance of conceptually differentiating motivation-related constructs when examining moderators of improvement. The results suggest that the combination of a web-based intervention and high or moderate internal motivation results in greater improvement. These findings highlight the importance of conceptually differentiating motivation-related constructs when examining moderators of improvement. To better understand the moderating role of internal motivation, future research is encouraged to replicate these findings in diverse samples as well as to examine related constructs such as baseline severity and adherence. Understanding these characteristics informs treatment strategies to maximize adherence and improvement when developing web-based interventions as well as allows services to be targeted to individuals likely to benefit from such interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04361045; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04361045.
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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».