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Enregistrement W4405928502 · doi:10.2196/64097

Barriers and Facilitators to User Engagement and Moderation for Web-Based Peer Support Among Young People: Qualitative Study Using the Behavior Change Wheel Framework

2024· article· en· W4405928502 sur OpenAlexvenueno aff
Ananya Ananya, Janina Tuuli, Rachel Perowne, Leslie Morrison Gutman

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPreprintPsychologyQualitative researchPeer supportComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide WebSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peer support groups or web-based chats for young people offer anonymous peer support in judgment-free spaces, where users may share their thoughts and feelings with others who may have experienced similar situations. User engagement is crucial for effective web-based peer support; however, levels of engagement vary. While moderation of peer support groups can have a positive impact on the engagement of young people, effective moderation can be challenging to implement. OBJECTIVE: This study aimed to identify barriers and facilitators to user engagement with, and moderation of, web-based peer support groups among young people aged 16 to 25 years and to provide recommendations for enhancing this service. METHODS: Drawing upon the Theoretical Domains Framework (TDF) and the Behavior Change Wheel (BCW), this study conducted qualitative interviews and gathered open-ended questionnaires from service users and moderators of The Mix, the United Kingdom's leading web-based mental health platform providing peer support groups for young people. Semistructured interviews were conducted with 2 service users and 8 moderators, and open-ended questionnaires were completed by 7 service users. Themes were coded using the Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior (COM-B) model and the TDF. The BCW tools were then used to identify relevant behavior change techniques to improve user engagement in, and moderation of, the service. RESULTS: Thematic analysis revealed a total of 20 inductive themes within 10 TDF domains-9 (45%) for engagement and 11 (55%) for moderation. Of these 20 themes, 3 (15%) were facilitators of engagement, 7 (35%) were facilitators of moderation, 4 (20%) were barriers to moderation, and 6 (30%) barriers to engagement. Results suggest that skills, knowledge, beliefs about consequences, intentions, emotions, and the social and physical environment are important factors influencing service users and moderators of group chats. In particular, supporting the improvement of memory, attention, and decision-making skills of those involved; adapting the physical environment to facilitate effective interactions; and reducing negative emotions are suggested to optimize the value and effectiveness of peer support groups for young people's mental health for both the service users and moderators of these services. CONCLUSIONS: The study demonstrates the effectiveness of the BCW approach and the use of the TDF and COM-B model to understand the influences on behavior in a systematic manner, especially for mental health and well-being interventions. The findings can be applied to design structured interventions to change behaviors related to the engagement with, and moderation of, web-based peer support groups and, in turn, improve mental health outcomes for young people.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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