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Enregistrement W4411524101 · doi:10.2196/74103

A Social Support Just-in-Time Adaptive Intervention for Individuals With Depressive Symptoms: Feasibility Study With a Microrandomized Trial Design

2025· article· en· W4411524101 sur OpenAlexvenueno aff
Timon Elmer, Markus Wolf, Evelien Snippe, Urte Scholz

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialIntervention (counseling)PsychologySocial supportClinical psychologyMedicinePsychotherapistPhysical therapyComputer sciencePsychiatryWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Just-in-time adaptive interventions (JITAIs) aim to provide psychological support during critical moments in daily life. OBJECTIVE: This preregistered study aims to evaluate the feasibility of a social support JITAI for individuals with subclinical and clinical levels of depressive symptoms awaiting psychotherapy. Triggered by ecological momentary assessment (EMA) reports, the intervention encouraged participants to activate their (digital) social support networks. METHODS: A total of 25 participants completed 2689 EMA surveys and received 377 JITAIs over an 18-day intervention period, including a microrandomized trial, to compare 4 strategies to trigger an intervention: fixed cutoff points of distress variables, personalized thresholds (through Shewhart control charts) of distress variables, momentary support need, and no intervention. RESULTS: The results showed high feasibility, with participants completing 85.37% (2689/3150) of the EMA surveys, exhibiting a low study-related attrition rate (7%; total attrition rate was 17%), and reporting minimal technical issues. Engagement and perceived helpfulness were heterogeneous and moderate, with participants seeking support in one-third of the instances after an intervention was triggered instances. JITAIs triggered by self-reported need for support were rated as more appropriately timed, helpful, and effective for promoting support-seeking behavior compared to those based on distress indicators, despite being triggered less frequently. Barriers, such as time constraints and perceived unavailability of support providers, likely affected support-seeking behavior, as indicated by additional qualitative analyses. Exploratory effectiveness analyses indicated Cohen d effect sizes between 0.06 and 0.14 in reducing distress after JITAIs were received. CONCLUSIONS: The findings of this study demonstrate that a social support JITAI is feasible to implement, with high compliance and minimal technical issues. However, further research is needed to evaluate the JITAI's effectiveness and optimize trigger strategies in addressing individual needs for and barriers to engagement.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,450
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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