The Impact of Mechanisms of Action on Adherence and Outcomes in Self-Guided Digital Mental Health Interventions: Protocol for a Randomized Controlled Trial With Mediation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the main recognizable challenges in the digital mental health interventions field is that users adhere to these interventions in their unguided forms poorly. Studies have shown that a persuasive system design focused on encouraging users to make positive behavior changes in their lives can increase user engagement and a program's efficacy. This design approach can be referred to as therapeutic persuasiveness (TP) and includes a call to action, monitoring, ongoing feedback, and program adaptation based on user state. The goal of this study is to examine the causal impact of TP on program completion and outcomes in unguided digital mental interventions. We aim to examine these questions in digital parent training programs (DPTs) aimed at treating children's behavior problems. OBJECTIVE: This study aims to (1) examine the impact of TP quality on usage, reduction in child behavior problems, and improvement in parenting variables; (2) examine the maintenance of treatment gains over a follow-up period; and (3) examine mediational pathways, including whether adherence to the program (measured by module completion rates) mediates reported changes. METHODS: A randomized controlled trial will be conducted to compare 2 interventions that use the same evidence-based components of established DPTs, but that differ in terms of the quality of TP (standard: DPT-STD; enhanced TP: DPT-TP). We will recruit parents from 160 families with children aged 3-7 years with behavior problems who will be randomized into one of the 2 intervention arms. We will measure child behavior problems and related parenting variables at 5 time points: before (T1), during (T2 and T3), and after the intervention (T4 and T5). Program usage will be passively collected. RESULTS: The study was funded in October 2023, and enrollment began in September 2024. As of the end of December 2024, 100 participants were enrolled in the study. Analyses are expected to be completed by September 2027. CONCLUSIONS: Identifying conceptual scientific theories that draw a link between active ingredients embedded within a digital intervention function and their outcomes is crucial in advancing our understanding of what influences usage and outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06514326; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06514326. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71238.
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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 | 0,089 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,014 |
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 ».