Efficacy of the mHealth App Intellect in Improving Subclinical Obsessive-Compulsive Disorder in University Students: Randomized Controlled Trial With a 4-Week Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is the third most prevalent mental health disorder in Singapore, with a high degree of burden and large treatment gaps. Self-guided programs on mobile apps are accessible and affordable interventions, with the potential to address subclinical OCD before symptoms escalate. OBJECTIVE: This randomized controlled trial aimed to examine the efficacy of a self-guided OCD program on the mobile health (mHealth) app Intellect in improving subclinical OCD and maladaptive perfectionism (MP) as a potential moderator of this predicted relationship. METHODS: University students (N=225) were randomly assigned to an 8-day, self-guided app program on OCD (intervention group) or cooperation (active control). Self-reported measures were obtained at baseline, after the program, and at a 4-week follow-up. The primary outcome measure was OCD symptom severity (Obsessive Compulsive Inventory-Revised [OCI-R]). Baseline MP was assessed as a potential moderator. Depression, anxiety, and stress (Depression Anxiety and Stress Scales-21) were controlled for during statistical analyses. RESULTS: =0.021; P=.044). A significant, weak positive correlation was found between MP and OCI-R levels at baseline (r=0.28; P<.001). MP was not found to moderate the relationship between condition and OCI-R scores at postintervention (P=.70) and at 4-week follow-up (P=.88). CONCLUSIONS: This study provides evidence that the self-guided OCD program on the Intellect app is effective in reducing subclinical OCD among university students in Singapore. Future studies should include longer follow-up durations and study MP as a moderator in a broader spectrum of OCD symptom severity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06202677; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06202677.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,010 | 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 ».