Emotion Regulation Self-Efficacy as a Mechanism of Alliance and Outcomes in a Brief, Transdiagnostic Digital Mental Health Intervention: L'auto-efficacité de la régulation des émotions en tant que mécanisme d'alliance et de résultats dans une brève intervention transdiagnostique numérique en santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Digital mental health interventions have shown promise for alleviating various forms of psychopathology, including depression and anxiety. However, the mechanisms of such interventions remain largely unexplored. The purpose of this study was to investigate a potential mechanistic process through which one hybrid digital mental health intervention (i.e., the Digital Clinic) might operate. We hypothesized that emotion regulation (ER) self-efficacy at the treatment midpoint may mediate the relationship between alliance (i.e., therapeutic alliance and digital alliance) and outcome (i.e., co-morbid symptoms of depression and anxiety) at the treatment endpoint. METHODS: Data used in this study came from the Digital Clinic, a brief transdiagnostic telehealth treatment program augmented by a dual-purpose digital phenotyping and intervention smartphone app. Recruited primarily from primary care, participants were 82 adults (73% White, 64% cisgender women, mean age 41) receiving outpatient treatment in the northeastern United States. All constructs were measured with validated scales, including The Working Alliance Inventory-Short Revised (WAI-SR) for therapeutic alliance, the Digital Working Alliance Inventory (DWAI) for digital alliance, the PROMIS Self-Efficacy for Managing Emotions Short Form scale for ER self-efficacy, and the Patient Health Questionnaire Anxiety-Depression Scale (PHQ-ADS) for co-morbid symptoms of depression and anxiety. RESULTS: Significant reductions in co-morbid symptoms of depression and anxiety and significant increases in ER self-efficacy were found from baseline to treatment endpoint. Therapeutic and digital alliance at the midpoint each predicted reductions in co-morbid symptoms of depression and anxiety at the endpoint through ER self-efficacy, controlling for baseline scores. CONCLUSIONS: Findings suggest that ER self-efficacy may be a proximal predictor of clinical improvement that may be enhanced by therapeutic and digital alliance. Future controlled research is essential to improve knowledge of the mechanisms of digital mental health interventions and to enhance their effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».