DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-17260-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38166797
تاريخ النشر: 2024-01-02
المؤلف: Carmen Peuters وآخرون
الموضوع الرئيسي: التدخلات الرقمية في الصحة النفسية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة فعالية تدخل الصحة المتنقلة (mHealth) #LIFEGOALS في تعزيز أنماط الحياة الصحية والصحة النفسية بين المراهقين الذين تتراوح أعمارهم بين 12-15 عامًا خلال جائحة COVID-19. باستخدام تصميم تجربة عشوائية شبه محكومة مع 279 مشاركًا، شمل التدخل تطبيقًا يحتوي على متتبع نشاط، وتقنيات تنظيم ذاتي، وألعاب، وروبوت دردشة للدعم، وفيديوهات سرد صحية. تم قياس النتائج الرئيسية بما في ذلك جودة الحياة المتعلقة بالصحة (HRQoL)، والرفاه النفسي، والمزاج، والنشاط البدني، من خلال استبيانات عبر الإنترنت ومقاييس تسارع الحركة.
أشارت النتائج إلى ارتفاع معدل عدم الاستخدام، حيث لم يستخدم 18% من المشاركين التطبيق أبدًا وتوقف 30% إضافي عن الاستخدام بحلول الأسبوع الثاني. على الرغم من ذلك، لوحظت آثار إيجابية كبيرة في النشاط البدني، والسلوكيات المستقرة، وجودة النوم، والمزاج، خاصة بين المراهقين الذين لديهم وصول طبيعي إلى الرياضة وتعليم كامل في المدرسة. على العكس من ذلك، انخفضت HRQoL، والمزاج، والدعم من الأقران لأولئك الذين يعانون من التعليم عن بُعد. كشفت المقابلات النوعية أن المشاركين نسبوا تغييرات السلوك إلى نظام المكافآت في التطبيق، وإرشادات التنظيم الذاتي، وزيادة الوعي الصحي، مع التأكيد أيضًا على أهمية العوامل الاجتماعية وجودة التكنولوجيا. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن العوامل السياقية تؤثر بشكل كبير على فعالية تدخلات mHealth بين المراهقين، مما يبرز مجالات للتحسين في التنفيذات المستقبلية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الانتشار الكبير وتكلفة مشاكل الصحة النفسية بين الشباب، وخاصة الاكتئاب والقلق، التي غالبًا ما تظهر في حوالي سن 14. تمثل هذه الفترة فرصة حاسمة لتعزيز الصحة النفسية من خلال تطوير الكفاءات الاجتماعية والعاطفية والمعرفية، بالإضافة إلى تشجيع خيارات نمط الحياة الصحية. تشمل السلوكيات الوقائية الرئيسية النشاط البدني المنتظم، وتقليل الوقت المستقر، والنوم الكافي، ونظام غذائي مغذي. قد تكون التدخلات التي تهدف إلى تعزيز هذه السلوكيات الصحية أقل وصمة عار من تلك التي تستهدف الصحة النفسية مباشرة، مما يمكّن المراهقين من السيطرة على رفاههم.
تستخدم تدخلات الصحة المتنقلة (mHealth) بشكل متزايد لتعزيز سلوكيات نمط الحياة الصحية بين المراهقين، مستفيدة من معرفتهم بالهواتف الذكية. ومع ذلك، بينما تكون هذه التدخلات عمومًا قابلة للتطبيق ومقبولة، فإن حوالي نصفها فقط يظهر تغييرًا فعالًا في السلوك. يجب أن تتبنى تدخلات mHealth الفعالة تصميمًا يركز على الإنسان، وتدمج نظريات تغيير السلوك، وتستخدم استراتيجيات مقنعة تشرك المستخدمين. يُوصى بتقنيات مثل المراقبة الذاتية، والتذكيرات، والألعاب، والتواصل السردي لتعزيز مشاركة المستخدمين وتسهيل تغيير السلوك. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن توفر ميزات الدعم الاجتماعي، مثل روبوتات الدردشة، دعمًا تفاعليًا وتحسن فعالية هذه التدخلات في تعزيز أنماط الحياة الصحية والصحة النفسية بين المراهقين.
الطرق
توضح قسم “الطرق” الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. تتفصل معايير اختيار المشاركين، وتصميم التجارب، والتقنيات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات. استخدمت الدراسة تنسيق تجربة عشوائية محكومة، مما يضمن تخصيص المشاركين إما لمجموعة العلاج أو مجموعة التحكم بطريقة تقلل من التحيز.
شملت جمع البيانات مقاييس وأدوات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تم إجراء التحليل باستخدام برامج إحصائية مناسبة، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05. يصف القسم أيضًا النماذج الرياضية المحددة التي تم تطبيقها لتفسير النتائج، بما في ذلك تحليلات الانحدار واختبار الفرضيات، والتي كانت حاسمة للتحقق من نتائج البحث. بشكل عام، كانت الطرق المستخدمة صارمة وتهدف إلى توفير إطار قوي لاستنتاجات الدراسة.
النتائج
قيمت الدراسة تدخل تعزيز الصحة المتنقلة #LIFEGOALS، مع التركيز على تأثيره على الصحة النفسية وسلوكيات نمط الحياة لدى المراهقين. أشارت النتائج إلى أن التدخل أثر إيجابيًا على النشاط البدني، والسلوكيات المستقرة، وجودة النوم، والمزاج، على الرغم من أن التأثيرات على الصحة النفسية كانت محدودة. من الجدير بالذكر أن سياق الجائحة أثر على هذه النتائج، حيث لوحظت فوائد كبيرة بشكل أساسي بين المراهقين الذين حافظوا على التعليم في المدرسة، بينما عانى أولئك الذين شاركوا في التعلم عن بُعد من آثار سلبية على الصحة النفسية. على الرغم من ارتفاع معدل عدم الاستخدام، أفاد المشاركون أن نظام المكافآت وتقنيات التنظيم الذاتي سهلت تغيير السلوك، جنبًا إلى جنب مع تأثير العوامل الاجتماعية وجودة التكنولوجيا.
بينما حسّن #LIFEGOALS النشاط البدني وجودة النوم بشكل فعال، إلا أنه لم يغير بشكل كبير روتين النوم أو تكرار تناول الإفطار. تشير الأدبيات إلى أن تدخلات mHealth تعزز عمومًا جودة النوم أكثر من أبعاد النوم الأخرى، على الأرجح بسبب التحديات البيولوجية والبيئية الموروثة لدى المراهقين. بالإضافة إلى ذلك، واجهت التدخلات السابقة صعوبة في تنظيم أنماط النوم بين المراهقين. توصي الدراسة بأن تتضمن التدخلات المستقبلية التي تستهدف عادات النوم والإفطار تعديلات بيئية، مثل جعل الإفطار أكثر سهولة أو تقليل المشتتات في غرفة النوم، لتحسين النتائج الصحية.
المناقشة
هدفت الدراسة إلى معالجة نقص تدخلات الصحة المتنقلة (mHealth) التي تركز على تعزيز أنماط الحياة الصحية للصحة النفسية، وخاصة بين المراهقين. تم تطوير تطبيق #LIFEGOALS كتدخل قائم على النظرية يدمج تقنيات قائمة على الأدلة لتشجيع السلوكيات الصحية مثل زيادة النشاط البدني، وتحسين النوم، وتناول الإفطار بانتظام. تم إجراء الدراسة كتجربة مختلطة ذات ذراعين محكومة، وشملت المشاركين من المدارس الثانوية في فلاندرز، بلجيكا، الذين تم تخصيصهم إما لمجموعة التدخل أو مجموعة التحكم. تفاعل مجموعة التدخل مع التطبيق على مدار 12 أسبوعًا، بينما لم تتلق مجموعة التحكم أي تدخل. تم جمع بيانات حول الصحة النفسية وسلوكيات الصحة في البداية وبعد التدخل، مع جمع رؤى نوعية إضافية من خلال مقابلات المستخدمين.
أشارت النتائج إلى أن قيود التعليم المتعلقة بالجائحة أثرت بشكل كبير على آثار التدخل على جودة الحياة المتعلقة بالصحة (HRQoL) وغيرها من نتائج الصحة النفسية. على وجه التحديد، أفاد المشاركون الذين يعانون من التعليم عن بُعد بتراجع أكبر في HRQoL مقارنةً بأولئك في مجموعة التحكم. بينما لم يحسن التدخل بشكل كبير HRQoL أو الرفاه النفسي بشكل عام، أظهر تأثيرات إيجابية على المزاج وتصور الذات بين أولئك الذين لديهم تعليم طبيعي في المدرسة. تسلط الدراسة الضوء على إمكانيات تدخلات mHealth مثل #LIFEGOALS لتعزيز أنماط الحياة الصحية بين المراهقين، على الرغم من أن الفعالية قد تتأثر بعوامل خارجية مثل الاضطرابات التعليمية بسبب جائحة COVID-19.
القيود
تقدم الدراسة عدة نقاط قوة وقيود تؤثر على نتائجها. تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية في التصميم المحكوم، الذي يعزز القدرة على تقييم فعالية التدخل مع تقليل المتغيرات المربكة. ومع ذلك، كانت عملية العشوائية غير مثالية، مما أدى إلى وجود مجموعة تحكم تحتوي على نسبة أعلى من المشاركين من المسار المهني، مما قد يؤثر على النتائج. بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم النتائج بعد فترة وجيزة من التدخل، مما يثير القلق من أن فوائد الصحة النفسية قد تظهر فقط على مدى فترة أطول حيث يحافظ المشاركون على نمط حياة صحي.
قدمت المقابلات النوعية اللاحقة رؤى قيمة حول تصورات المستخدمين لتغيير السلوك، لكن العينة الصغيرة والانتقائية – التي تضم فقط أولئك الذين استخدموا التطبيق بشكل مكثف – قد لا تعكس بدقة تجربة المستخدم الأوسع. علاوة على ذلك، بينما توفر مقاييس التسارع قياسات أكثر دقة للنشاط مقارنةً بالتقارير الذاتية، فإنها تقدم أيضًا تحديات، بما في ذلك احتمال أكبر لفقدان البيانات بسبب فقدان الجهاز، أو المشكلات التقنية، أو عدم الامتثال لتعليمات الارتداء، مما يؤدي إلى فقدان بيانات كبير (18.37% خلال النهار و26.94% في الليل) مقارنةً بـ 0.61% فقط للتقارير الذاتية. أخيرًا، يثير سياق الدراسة خلال جائحة COVID-19 تساؤلات حول إمكانية تعميم النتائج على الظروف العادية.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-17260-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38166797
Publication Date: 2024-01-02
Author(s): Carmen Peuters et al.
Primary Topic: Digital Mental Health Interventions
Overview
This study explored the effectiveness of the mobile health (mHealth) intervention #LIFEGOALS in promoting healthy lifestyles and mental health among adolescents aged 12-15 during the COVID-19 pandemic. Utilizing a quasi-randomized controlled trial design with 279 participants, the intervention included an app featuring an activity tracker, self-regulation techniques, gamification, a support chatbot, and health narrative videos. Key outcomes measured included health-related quality of life (HRQoL), psychological well-being, mood, and physical activity, assessed through web-based surveys and accelerometers.
Results indicated high non-usage attrition, with 18% of participants never using the app and an additional 30% ceasing use by the second week. Despite this, significant positive effects were observed in physical activity, sedentary behavior, sleep quality, and mood, particularly among adolescents with normal access to sports and full in-school education. Conversely, HRQoL, mood, and peer support declined for those experiencing remote education. Qualitative interviews revealed that participants attributed behavior changes to the app’s reward system, self-regulation guidance, and increased health awareness, while also emphasizing the importance of social factors and technology quality. Overall, the findings suggest that contextual factors significantly influence the effectiveness of mHealth interventions in adolescents, highlighting areas for improvement in future implementations.
Introduction
The introduction highlights the significant prevalence and cost of mental health issues among youth, particularly depression and anxiety, which often emerge around the age of 14. This period presents a critical opportunity for mental health promotion through the development of socio-emotional and cognitive competencies, as well as the encouragement of healthy lifestyle choices. Key protective behaviors include regular physical activity, reduced sedentary time, adequate sleep, and a nutritious diet. Interventions aimed at promoting these healthy behaviors may be less stigmatizing than those targeting mental health directly, thus empowering adolescents to take control of their well-being.
Mobile health (mHealth) interventions are increasingly utilized to promote healthy lifestyle behaviors among adolescents, leveraging their familiarity with smartphones. However, while these interventions are generally feasible and acceptable, only about half demonstrate effective behavior change. Effective mHealth interventions should adopt a human-centered design, incorporate behavior change theories, and utilize persuasive strategies that engage users. Techniques such as self-monitoring, reminders, gamification, and narrative communication are recommended to enhance user engagement and facilitate behavior change. Additionally, integrating social support features, such as chatbots, can provide interactive support and improve the effectiveness of these interventions in promoting healthier lifestyles and mental health among adolescents.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental and analytical procedures employed in the study. It details the selection criteria for participants, the design of the experiments, and the statistical techniques used for data analysis. The study utilized a randomized controlled trial format, ensuring that participants were assigned to either the treatment or control group in a manner that minimizes bias.
Data collection involved standardized measures and instruments to ensure reliability and validity. The analysis was conducted using appropriate statistical software, with significance levels set at p < 0.05. The section also describes the specific mathematical models applied to interpret the results, including regression analyses and hypothesis testing, which were crucial for validating the findings of the research. Overall, the methods employed were rigorous and aimed at providing a robust framework for the study's conclusions.
Results
The study evaluated the mobile health promotion intervention #LIFEGOALS, focusing on its impact on adolescents’ mental health and lifestyle behaviors. The findings indicated that the intervention positively influenced physical activity, sedentary behavior, sleep quality, and mood, although the effects on mental health were limited. Notably, the pandemic context moderated these outcomes, with significant benefits observed primarily among adolescents who maintained in-school education, while those engaged in remote learning experienced negative mental health effects. Despite high usage attrition, participants reported that the reward system and self-regulation techniques facilitated behavior change, alongside the influence of social factors and technology quality.
While #LIFEGOALS effectively improved physical activity and sleep quality, it did not significantly alter sleep routines or breakfast consumption frequency. The literature suggests that mHealth interventions generally enhance sleep quality more than other sleep dimensions, likely due to inherent adolescent bioregulatory and environmental challenges. Additionally, past interventions have struggled to regularize sleep patterns among adolescents. The study recommends that future interventions targeting sleep and breakfast habits should incorporate environmental modifications, such as making breakfast more accessible or minimizing distractions in the bedroom, to optimize health outcomes.
Discussion
The study aimed to address the lack of mobile health (mHealth) interventions focused on promoting healthy lifestyles for mental health, particularly among adolescents. The #LIFEGOALS app was developed as a theory-based intervention integrating evidence-based techniques to encourage healthy behaviors such as increased physical activity, improved sleep, and regular breakfast consumption. Conducted as a mixed-methods two-armed cluster-controlled trial, the study involved participants from secondary schools in Flanders, Belgium, who were assigned to either the intervention or control group. The intervention group engaged with the app over 12 weeks, while the control group received no intervention. Data on mental health and health behaviors were collected at baseline and post-intervention, with additional qualitative insights gathered through user interviews.
The findings indicated that pandemic-related education restrictions significantly moderated the intervention’s effects on health-related quality of life (HRQoL) and other mental health outcomes. Specifically, participants experiencing remote education reported a greater decline in HRQoL compared to those in the control group. While the intervention did not significantly improve HRQoL or psychological well-being overall, it showed positive effects on mood and self-perception among those with normal in-school education. The study highlights the potential of mHealth interventions like #LIFEGOALS to promote healthy lifestyles among adolescents, though effectiveness may be influenced by external factors such as educational disruptions due to the COVID-19 pandemic.
Limitations
The study presents several strengths and limitations that impact its findings. A key strength is the controlled design, which enhances the ability to assess the intervention’s effectiveness while reducing confounding variables. However, the randomization process was imperfect, resulting in a control group with a higher proportion of participants from the vocational track, which may influence the results. Additionally, outcomes were evaluated shortly after the intervention, raising concerns that the mental health benefits may manifest only over a longer duration as participants maintain a healthy lifestyle.
Qualitative follow-up interviews offered valuable insights into user perceptions of behavior change, but the small and selective sample—comprising only those who extensively used the app—may not accurately reflect the broader user experience. Furthermore, while accelerometers provide more precise measurements of activity compared to self-reports, they also present challenges, including a higher likelihood of missing data due to device loss, technical issues, or non-compliance with wearing instructions, resulting in significant data loss (18.37% during the day and 26.94% at night) compared to only 0.61% for self-reports. Lastly, the study’s context during the COVID-19 pandemic raises questions about the generalizability of the findings to typical circumstances.