Identifying Time-Variant Predictors of Interest in Completing Brief Digital Mental Health Interventions Among Adult Survivors of Cancer: Ecological Momentary Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital microinterventions have strong potential to improve the lives of adults diagnosed with cancer. However, little is known about which types of digital microinterventions are most desired and how contextual factors may influence those preferences. This potentially limits guidance for personalized and timely digital microintervention delivery. OBJECTIVE: This study aims to identify time-varying and person-level predictors of relative digital microintervention interest among adult survivors of cancer. METHODS: We enrolled US adults within 5 years of a cancer diagnosis in a 5-week observational study using ecological momentary assessment. Participants (N=407) were asked 3 times a day for 5 weeks which of 9 brief, mobile-delivered interventions, if any, they would have been interested in completing within the past hour. Intervention options were (1) reducing worry, (2) reducing negative thoughts, (3) problem solving, (4) increasing positive emotions, (5) connecting with values, (6) guided relaxation, (7) getting support from others, (8) setting goals, and (9) something else. Multinomial models were used to identify demographic (ie, age), cancer-related (ie, treatment status), and psychological (ie, depression symptom severity, anxiety symptom severity, history of major depressive diagnosis, history of anxiety disorder diagnosis, and psychotherapy status) predictors of individual differences in modal intervention preference. Multilevel logistic and multilevel multinomial models were used to identify momentary negative affect, positive affect, and pain predictors of relative intervention interest. RESULTS: =23.0; P=.006) were less likely to modally endorse guided relaxation compared to other intervention options like increasing positive emotions, reducing negative thoughts, and getting support from others. Higher momentary negative affect and pain and lower momentary positive affect each predicted a greater likelihood to endorse interest in completing an intervention (vs not completing an intervention; P<.05) and to endorse interest in completing multiple interventions (vs only one; P<.001). Finally, higher momentary negative affect generally predicted greater interest in completing an intervention other than guided relaxation, whereas higher momentary pain generally predicted greater relative interest in guided relaxation. CONCLUSIONS: Adult survivors of cancer differ in their digital microintervention preferences between and within persons. Guided relaxation alone is less appealing to survivors of cancer when they are in greater emotional distress but may be more appealing in response to instances of increased pain.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».