Feasibility of a Digital Coaching Program for Improving Mental Well-Being and Emotional Intelligence: Pragmatic Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».