Participant Adherence and Contact Behavior in a Guided Internet Intervention for Depressive Symptoms: Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of studies on internet-based guided self-help has rapidly increased during the last 2 decades. Guided self-help comprises 2 components: a self-help program that patients work through and usually weekly guidance from therapists who support patients using the self-management program. Little is known about participants' behavior patterns while interacting with therapists and their use of self-help programs in relation to intervention outcomes. Objective: This exploratory study aimed to investigate whether the number of messages sent to the therapist (ie, contact behavior) is an indicator of the outcome, that is, a reduction in depressive symptoms. Furthermore, we investigated whether adherence was associated with outcome. Most importantly, we investigated whether different combinations of adherence and contact behavior were associated with outcome. Methods: Drawing on a completer sample (n=113) from a randomized full factorial trial, participants were categorized into 4 groups. The groups were based on median splits of 2 variables, that is, the number of messages sent to therapists (low: groups 1 and 2; high: groups 3 and 4) and adherence (low: groups 1 and 3; high: groups 2 and 4). The 4 groups were compared in terms of change in depressive symptoms (measured with the Patient Health Questionnaire-9) from pre- to posttreatment and pretreatment to follow-up, respectively. Results: On average, participants sent 4.5 (SD 3.7) messages to their therapist and completed 18.2 (SD 5.2) pages of the program in 6.39 (SD 5.39) hours. Overall, analyses revealed no main effect for participants' messages (H1=0.18, P=.67) but a significant main effect for adherence on changes in depressive symptoms from pre- to posttreatment (H1=5.10, P=.02). The combined consideration of adherence and messages sent to the therapist revealed group differences from pre- to posttreatment (H3=8.26, P=.04). Group 3 showed a significantly smaller improvement in symptoms compared with group 4 (Z=-2.84, P=.002). Furthermore, there were group differences from pretreatment to follow-up (H3=8.90, P=.03). Again, group 3 showed a significantly smaller improvement in symptoms compared with group 4 (Z=-2.62, P=.004) and group 2 (Z=-2.47, P=.007). All other group comparisons did not yield significant differences. Conclusions: This exploratory study suggests that participants characterized by low adherence and frequent messaging do not improve their symptoms as much as other participants. These participants might require more personalized support beyond the scope of guided internet interventions. The paper underscores the importance of considering individual differences in contact behavior when tailoring interventions. The results should be interpreted with caution and further investigated in future studies.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».