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Enregistrement W4413167148 · doi:10.2196/72896

Feasibility of a Guided Web-Based Procrastination Intervention for College Students: Open Trial

2025· article· en· W4413167148 sur OpenAlexvenueno aff
Sevin Ozmen, Arpana Amarnath, Leonore de Wit, Chris van Klaveren, Pim Cuijpers, Annemieke van Straten, Sascha Y. Struijs

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit MaastrichtNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekVrije Universiteit AmsterdamUniversiteit UtrechtErasmus Universiteit RotterdamUniversiteit van AmsterdamUniversiteit Leiden
Mots-clésPreprintProcrastinationIntervention (counseling)PsychologyMedical educationWorld Wide WebComputer scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: College students commonly struggle with procrastination, which is linked to mental health complaints and poor academic performance. Interventions based on cognitive behavioral therapy can be effective in reducing procrastination. Traditional face-to-face therapy and online interventions have shown promising outcomes, with the latter overcoming help-seeking barriers such as lengthy referral processes and waiting lists. Objective: This study aims to examine the feasibility and acceptability of a new eHealth intervention targeting procrastination for college students ("GetStarted") with guidance by student e-coaches. This cognitive behavioral therapy-based intervention was designed specifically for and together with the target demographic of students studying in the Netherlands. Guidance was offered by trained clinical psychology students in the form of written motivational, supportive messages. Methods: We conducted a single-arm study. The primary outcomes were satisfaction (8-item Client Satisfaction Questionnaire [CSQ-8]), usability (10-item System Usability Scale [SUS-10]), and adherence (completion rate). The secondary outcomes were changes to procrastination (Irrational Procrastination Scale [IPS]), depression (9-item Patient Health Questionnaire [PHQ-9]), stress (10-item Perceived Stress Scale [PSS-10]), quality of life (Mental Health Quality of Life Questionnaire [MHQoL]), and e-coaching satisfaction (Working Alliance Inventory for Guided Internet Interventions [WAI-I]). Results: Of 734 participants who started the intervention, 335 (45.6%) completed the posttest. Students reported being satisfied with the intervention (CSQ-8: mean 23.48, SD 3.23) and found it very usable (SUS-10: mean 34.39, SD 4.52). Regarding adherence, participants completed 68.95% of the intervention on average, while 36.65% (n=269) of participants completed the full intervention. Participants showed a significant decrease in procrastination (IPS: mean decrease 35.39-32.56, Cohen d=0.63), depression (PHQ-9: mean decrease 9.27-7.73, Cohen d=0.35), and stress (PSS-10: mean decrease 20.79-19.02, Cohen d=0.31) as well as an increase in quality of life (MHQoL: mean increase 12.81-13.65, Cohen d=0.37) from baseline to posttest to follow-up. Participants reported a moderate-to-strong alliance with their e-coach (WAI-I: mean 45.26, SD 7.72). Conclusions: The internet-based, student-guided intervention "GetStarted" targeting procrastination appears to be acceptable and feasible for college students in the Netherlands. However, high attrition rates and the lack of a control group mean that results must be interpreted with caution. To further examine intervention effectiveness, a randomized controlled trial needs to be conducted.

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)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,390 · 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 non 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

Citations0
Publié2025
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