Role of Tailored Timing and Frequency Prompts on the Efficacy of an Internet-Delivered Stress Recovery Intervention for Health Care Workers: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prompts offer a promising strategy to promote client engagement in internet-delivered cognitive behavioral therapy (ICBT). However, if the prompts do not meet the needs of clients, they can potentially be more obtrusive rather than helpful. OBJECTIVE: The aim of this study was to test if prompts tailored based on timing and frequency, aligned with preintervention goal setting, can increase usage and the efficacy of a therapist-supported ICBT stress recovery intervention for health care workers. METHODS: The 2-arm randomized controlled trial included 87 health care workers (99% female, aged 19-68 years: mean 39.61, SD 11.49): 43 in the standard intervention group and 44 in the tailored prompts group. The primary outcome measure was the Recovery Experiences Questionnaire, and the secondary outcomes were the Perceived Stress Scale-4, the Patient Health Questionnaire-4, and the World Health Organization-5 Well-Being Index. The self-report data were collected before the intervention (September 2022), postintervention (October 2022), and 6-month follow-up (May 2023). RESULTS: =1.1; P=.57). Similarly, tailored prompts did not increase the effects of the intervention in terms of stress recovery skills (Cohen d ranging from 0.31 to 0.85), perceived stress (d=-0.08; -0.70), depression (d=-0.11; -0.38), anxiety (d=-0.32; -0.64), or psychological well-being (d=0.26; 0.46). In addition, the standard intervention group showed greater long-term stress recovery effects than the group using the internet-delivered intervention supplemented by tailored prompts (β=-0.24, P=.03). CONCLUSIONS: Although the study confirmed the efficacy of the program, the merits of tailored prompts in ICBT for stress recovery were not supported. Future research is needed to test the effects of the stress recovery intervention supplemented by goal setting and tailored prompts. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05553210; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05553210.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».