A Mobile App–Based Gratitude Intervention’s Effect on Mental Well-Being in University Students: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gratitude interventions are used to cultivate a sense of gratitude for life and others. There have been mixed results of the efficacy of gratitude interventions' effect on psychological well-being with a variety of populations and methodologies. objectives: The objective of our study was to test the effectiveness of a gratitude intervention smartphone app on university students' psychological well-being. Methods: We used a randomized experimental design to test our objective. Participants were recruited undergraduate students from a web-based university study recruitment system. Participants completed 90 web-based survey questions on their emotional well-being and personality traits at the beginning and end of the 3-week research period. Their depression, anxiety, and stress levels were measured with the Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21). After the baseline survey, participants were randomly assigned to either the control or the intervention. Participants in the intervention group used both a fully automated mobile sensing app and a gratitude intervention mobile iOS smartphone app designed for youth users and based on previous gratitude interventions and exercises. The gratitude intervention app prompted users to complete daily gratitude exercises on the app including a gratitude journal, a gratitude photo book, an imagine exercise, a speech exercise, and meditation. Participants in the control group used only the mobile sensing app, which passively collected smartphone sensory data on mobility, screen time, sleep, and social interactions. Results: A total of 120 participants met the inclusion criteria, and 27 were lost to follow-up for a total of 41 participants in the intervention group and 52 in the control group providing complete data. Based on clinical cutoffs from the baseline assessment, 56 out of 120 participants were identified as being in a subsample with at least moderate baseline symptomatology. Participants in the subsample with at least moderate baseline symptomatology reported significantly lower symptoms of depression, anxiety, and stress postintervention (Cohen d=-0.68; P=.04) but not in the full sample with low baseline symptomatology (Cohen d=0.16; P=.46). The number of times the app was accessed was not correlated with changes in either the subsample (r=0.01; P=.98) or the full sample (r=-0.04; P=.79). Conclusions: University students experiencing moderate to severe distress can benefit from a gratitude intervention smartphone app to improve symptoms of depression, anxiety, and stress. The number of times the gratitude intervention app was used is not related to well-being outcomes. Clinicians could look at incorporating gratitude apps with other mental health treatments or for those waitlisted as a cost-effective and minimally guided option for university students experiencing psychological distress.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,013 | 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 ».