Growth Mindset Intervention's Impact on Positive Response to eHealth for Older Adults With Chronic Disease: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although eHealth has shown promise in managing chronic diseases, there remains a substantial digital divide among older adults. The concept of a growth mindset, based on psychological theory, offers a new direction and potential breakthrough for addressing this dilemma. Objective: This study aims to develop and explore the feasibility and efficacy of a growth mindset intervention for older adults with chronic diseases and their positive response to eHealth. Methods: A randomized controlled trial was conducted at the internal medicine departments of a hospital in Hangzhou, Zhejiang Province, China, from September 2021 to October 2022. A total of 77 older patients with chronic disease initially participated in the study. The mean age of the participants was 67.16 (SD 7.04) years, with 42.86% (33/77) being women and 57.14% (44/77) being men. The experimental group received an eHealth program intervention plus a growth mindset intervention over 12 weeks, with weekly sessions for the first 6 weeks and biweekly follow-up phone calls for the next 6 weeks. Each session lasted at least 25-45 minutes. Data were collected using a personal information form, the Implicit Theories of Intelligence Scale-6 (ITIS-6), and a questionnaire on knowledge, willingness, confidence, and practice of smart medicine (KWCP-SM). Measurements were taken at the beginning of the study (T0), immediately after the 6 weeks of training provided to the experimental group (T1), and after the 12 weeks of training for the intervention (T2). Data were analyzed using repeated-measures analysis of variance and analysis of covariance. Results: The final sample comprised 74 participants, of which 36 were in the experimental group and 38 in the control group. After 12 weeks of intervention, the level of growth mindset was significantly higher in the intervention group (P<.05) and significant group × time interaction was observed (Wald=11.57; P<.05) between the two groups. KWCP-SM scores increased in both groups (P<.05), with more significant changes in the intervention group. Conclusions: This study demonstrated the effectiveness of the intervention program in improving the growth mindset level of older adults with chronic diseases and bridging the "digital divide" among them. Future studies should refine this intervention, considering the characteristics and needs of this population, to create fault-tolerant and lifelong growth environments that enhance growth mindset in older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».