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Enregistrement W4413046170 · doi:10.2196/71828

Feasibility of a Digital Coaching Program for Improving Mental Well-Being and Emotional Intelligence: Pragmatic Retrospective Cohort Study

2025· article· en· W4413046170 sur OpenAlexvenueno aff
Nicholas C. Peiper, Adam Pettitt, Bela Shah, Oliver Attwood, Ella Sivonen, Jeffrey Pfeffer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyEmotional intelligenceCohortApplied psychologyDevelopmental psychologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Within the past decade, digital coaching programs (DCPs) have emerged as an evidence-based modality to improve mental well-being and emotional intelligence (EI), although there is limited evidence in real-world contexts. Objective: This pragmatic retrospective cohort study aims to determine the preliminary effectiveness of a DCP in improving mental well-being and EI within a real-world context. We hypothesized that there would be a significant increase in mental well-being and EI. Methods: This study included 588 people who voluntarily enrolled in an 8-week, blended care DCP offered through their employers from October 2021 to August 2024. The DCP included routine check-ins and consultations with certified coaches. Participants completed the World Health Organization-Five Well-Being Index (WHO-5) at baseline and then weekly until the end of the program, as well as the Brief Emotional Intelligence Scale-10 (BEIS-10) at baseline and the end of the program. Multivariable linear mixed models examined changes in WHO-5 (biweekly) and BEIS-10 (pre-post) scores, adjusting for age, gender, program engagement, and program completion. Multivariable logistic regression models evaluated correlates of clinically meaningful improvements on the WHO-5 (ie, at least a 10-point improvement). We calculated a reliable change index (RCI) for the BEIS-10 and the proportion of participants meeting the RCI criterion from baseline to end of treatment. Results: In multivariate linear mixed models adjusting for demographics and program characteristics, we observed a significant increase in WHO-5 scores (baseline x¯=45.6; week 8 x¯=66.3; Cohen's d=1.98; P<.001). Over half of the sample (55.4%) experienced a clinically meaningful improvement on the WHO-5. Multivariable logistic regression found that higher engagement was associated with an increased odds of a clinically meaningful improvement on the WHO-5 (adjusted odds ratio [aOR] 1.002, 95% CI 1.001-1.003), while program noncompletion (aOR 0.27, 95% CI 0.15-0.50) and higher baseline well-being (aOR 0.91, 95% CI 0.89-0.92) were associated with reduced odds. BEIS-10 scores also significantly increased from baseline to the end of the program after adjusting for relevant correlates (baseline x¯=37.6; week 8 x¯=41.2; Cohen's d=1.32; P<.001). The estimated RCI on the BEIS-10 was approximately 5, with 19.7% experiencing a meaningful improvement. Conclusions: These results demonstrate that DCPs can be a viable option for individuals looking to improve their mental well-being. Additional efforts should focus on establishing reliable change metrics for EI measures. Studies using hybrid effectiveness-implementation trial designs are now needed to further evaluate the real-world effectiveness of this program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,420 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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