The Association of Perceived Stress with Anxiety-related Symptoms during Use of the MindShift app
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite their potential to increase public accessibility for mental health resources, little prior research evaluated factors that may moderate the utility of e-mental health interventions. Research to identify moderators of e- mental health response would guide the development of interventions to meet the needs of presently underserved populations. Objective: The present study extended a North American open label trial of a smartphone-based mental health app (MindShift, Anxiety Canada) designed by psychologists and psychiatrists to increase public accessibility to evidence-based anxiety resources. Specifically, this study examined the role of perceived self- efficacy and helplessness to moderate individuals’ response to use of the MindShift app. Methods: Adults ages 18 to 74 (N = 154) in Canada and the USA reported on perceived self-efficacy and helplessness at a pre-treatment baseline assessment as well as after 8- and 16-weeks of using the app. Participants also reported on functional impairment, anxiety symptoms, and depressive symptoms at baseline and after 2-, 4-, 8-, 12-, and 16-weeks of app use. Results: Participant-reported functional impairment, anxiety symptoms, and depressive symptoms decreased over the 16 weeks that they used the app. Linear change over time in each outcome varied between participants but not as a function of participants’ baseline self-efficacy or helplessness. Self-efficacy increased over the 16-week study; helplessness decreased. Conclusions: Overall, the MindShift app may be a useful, scalable, self-guided resource to augment self-efficacy and helplessness in adults seeking help to manage anxiety and related distress.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».