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Enregistrement W4409720529 · doi:10.2196/56963

Enhancing Engagement, Practice Integration, and Skill Learning in Mobile Technology–Delivered Interventions Using Human Support: Randomized Controlled Trial With Depressed College Students

2025· article· en· W4409720529 sur OpenAlexvenueno aff
Colleen S. Conley, Brynn M. Huguenel, Carol H. Gonzales, Ian J. Kahrilas, Jennifer Duffecy, Rebecca L. Silton

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative Health
Mots-clésPreprintBoosting (machine learning)Randomized controlled trialPsychological interventionPsychologyMedical educationInformal learningComputer scienceMedicinePedagogyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Among evidence-based mobile technology–delivered interventions (mTDIs), mindfulness apps such as Headspace have demonstrated numerous benefits. These benefits are particularly important for college students, who continue to face high rates of depression and psychological distress that are paired with insufficient mental health services to meet these needs. mTDIs offer scalable solutions to ameliorating mental health symptoms and may be able to help address this gap in limited access to mental health services for all populations. While mTDIs have great promise for maximizing reach, their utility can be hamstrung by low rates of user engagement and uptake. Thus, this study implemented 2 human support enhancements designed to boost user in-app engagement, practice integration into daily life (ie, sustainability), and app-related skill learning (ie, perceived benefits) in a sample of college students with depression who were granted full access to an mTDI (Headspace). Objective This randomized controlled trial evaluated the impact of two human support enhancements—(1) a one-time face-to-face orientation with or without (2) placement in a peer supportive accountability group—on self-reported and objectively captured mTDI engagement, practice integration, and skill learning among a sample of college students with depression. Methods Participants (n=123) authorized access to their recorded app use data, provided by Headspace. In addition, at the midpoint (1 mo), postintervention (2 mo), and follow-up (3 mo) assessments, participants self-reported on the extent to which they had used the app, how likely they were to continue using the app and related skills in the future, and the extent to which they learned skills and practiced these skills in their daily lives. Results Compared to participants who were simply given access to the app (37/123, 30.1%) without these enhancements, those who attended the orientation (86/123, 69.9%), regardless of additional random allocation to the peer supportive accountability group (48/123, 39%), demonstrated significantly greater mTDI engagement (ie, more minutes meditated [F2,117=11.20; P<.001] and more sessions overall [F2,117=15.00; P<.001]) and rated more favorably multiple aspects of practice integration (ie, more everyday mindfulness practice [F2,72=6.20; P=.003] and greater likelihood of future mindfulness [F2,71=7.42; P<.001]) and skill learning (ie, learning about mindfulness [F2,73=6.02; P=.004], learning mindfulness skills [F2,72=11.01; P<.001], and an increased awareness of thoughts and feelings [F2,73=6.05; P=.004]), indicating potential implications for amplifying the benefits of mTDIs through increased user engagement. Conclusions The results of this study illustrate that an initial face-to-face orientation boosts mTDI engagement, enhances the integration of intervention skills into everyday life, and increases learning. Future work is needed to determine the active ingredients of the orientation as well as to narrow in on the optimal implementation of supportive accountability that might drive increased levels of engagement and the associated positive intervention benefits. Trial Registration Open Science Foundation (OSF) 3trzk; https://osf.io/3trzk

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,466 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2025
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Résumé présentoui

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