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Enregistrement W4414708281 · doi:10.1016/j.invent.2025.100878

Effectiveness of a guided internet-based intervention in reducing procrastination among university students – a randomized controlled trial

2025· article· en· W4414708281 sur OpenAlexaff
Arpana Amarnath, Sevin Ozmen, Chris van Klaveren, Annemieke van Straten, Leonore de Wit, Rasmus E Raabe, Pim Cuijpers, Sascha Y. Struijs

Notice bibliographique

RevueInternet Interventions · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRotterdam University of Applied SciencesUniversiteit MaastrichtVrije Universiteit AmsterdamUniversiteit UtrechtErasmus Universiteit RotterdamUniversiteit van AmsterdamUniversiteit Leiden
Mots-clésRandomized controlled trialProcrastinationIntervention (counseling)Protocol (science)Trial registration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Procrastination is highly prevalent among students and has several negative consequences, affecting academic performance, mental health, and prospects for future professional development. However, there exists a treatment gap, with there being many more students with problems than those receiving help. This study aims to assess the effectiveness of a guided internet-based intervention, GetStarted , in addressing procrastination among college students. In this two-arm randomized controlled trial, 403 students were randomly assigned to GetStarted or waitlist control. The primary outcome was the difference in self-reported procrastination behaviours between intervention and control measured on the Irrational Procrastination scale (IPS) at post-test (4 weeks post-baseline). In addition, long-term effects based on the difference in the IPS scores from baseline to 6-months follow-up were assessed in the intervention group. Secondary outcomes were differences in depressive symptoms, anxiety, stress, and mental health-related quality of life. All analyses were based on the intent to treat principle. The Random Forest Lee bounds approach was applied as a sensitivity and robustness analysis. The sociodemographic characteristics of the participants were examined as treatment moderators. Finally, treatment acceptability was assessed through satisfaction with treatment, program usability, satisfaction with e-coach, and treatment adherence. Our results revealed that GetStarted was significantly effective in reducing procrastination at the post-test (Cohen's d = 0.40), and this effect remained stable at 6-month follow-up ( p < .001). The intervention group also experienced reductions in depressive symptoms, anxiety, and stress, along with an increase in quality of life from baseline to post-test and 6-month follow-up, although these changes were not statistically significant apart from perceived stress. No significant moderators influenced treatment effectiveness. Overall, participants reported good acceptability of the treatment. GetStarted offers an effective, flexible, and low-intensity solution for treating procrastination, with the potential to prevent common mental health issues among college students. This trial is registered at ClinicalTrials.gov Protocol Registration and Results System (Trial number: NCT05478096 ). • Procrastination is common in university students and is associated with several negative consequences • Guided online interventions may overcome barriers to treatment, but evidence remains limited and methodologically weak • GetStarted is an effective, flexible and low intensity program that reduces procrastination up to 6 months • No significant secondary effects were found for depressive symptoms, anxiety and quality of life • Students reported high satisfaction with both the intervention and their e-coaches

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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