Exploring the Role of App Features in Providing Continuity of Care to Users on a Digital Mental Health Platform (Wysa): Retrospective Mixed Methods Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite digital mental health services growing at a rapid pace to address global mental health needs, there exist challenges of low engagement and attrition. Ensuring continuity of care in the digital context can positively impact mental health care delivery and adherence to treatment, helping to establish digital mental health interventions (DMHIs) as a viable option for mental health support. Objective: This study aimed to examine the impact of adjunct app features of the mental health app Wysa and their ability to promote engagement and adherence to the text-based coaching sessions. Methods: This retrospective mixed methods observational study was based on real-world app data from users (n=1213) who subscribed to text-based sessions with mental health coaches (MHCs) between February 1 and July 31, 2022. Their engagement with the adjunct app features, such as brief interventions with the conversational agent, self-management tools, and journaling, was analyzed quantitatively using descriptive statistics. Acceptability of the app features was also assessed using qualitative feedback data. Adherence to sessions with MHCs was compared between app feature users (n=1042, 85.9%) and nonfeature users (n=171, 14.1%) using inferential statistics. Subgroup analysis was not feasible in the absence of demographic and clinical user data, potentially limiting the generalizability of the findings. Results: Findings demonstrated high use of the adjunct app features, which allowed communication with the MHCs in between sessions. The thematic analysis captures user experiences of helpfulness within the app and with the MHCs. The Mann-Whitney U test indicated that users who accessed one or more features completed significantly more sessions compared with users who did not use any feature (Mann-Whitney U=154,085.0; P<.001; rB=0.73) with a large effect size. The odds ratio analysis indicated that users were almost thrice as likely to complete sessions after using the adjunct app features (odds ratio 2.91, 95% CI 2.24-3.38; P<.001). Conclusions: Inclusion of adjunct app features enhances continuity in care delivery between sessions with MHCs and is associated with improved engagement with DMHIs. Further efforts are needed to assess the impact of this approach in DMHIs on clinical mental health outcomes.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».