이 콘텐츠를 보려면 JoVE 구독이 필요합니다. 로그인하거나 오늘 무료 평가판을 시작하세요.

연구 논문

대학생 스트레스, 불안 및 우울증에 대한 디지털 헬스 개입의 효과: 체계적 문헌고찰 및 메타분석

1.5K 조회수

⸱

DOI:

10.3791/69949

⸱

2026년 1월 2일

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Public Health, Xinyu University

이 논문에서

요약

이 체계적 문헌고찰과 메타분석을 통해 디지털 건강 개입이 학생들의 정신 건강을 크게 개선한다는 점이 입증되었습니다. 웹 기반 프로그램은 앱보다 우수하며, 4-8주 기간이 최적이기 때문에 가치 있고 확장 가능한 자원으로 자리매김합니다.

초록

스트레스, 불안, 우울증은 대학생들이 가장 흔히 경험하는 정신 건강 문제 중 하나입니다. 본 연구의 목적은 대학생들의 스트레스, 불안 및 우울증 감소에 있어 디지털 건강 개입의 효과를 체계적으로 검토하고 분석하는 것이었습니다.

여러 데이터베이스(코크란 라이브러리, Ovid Embase, Ovid MEDLINE, PubMed, Scopus, Web of Science Core Collection) 검색하여 2024년 6월 30일까지 발표된 디지털 건강 개입에 대한 무작위 대조 시험(RCT)을 찾았습니다. 시험들을 검토하고 결과 데이터는 각 결과별로 무작위 효과 메타분석을 통해 분석되었습니다.

총 22건의 RCT가 포함되었으며, 3,655명의 참가자(분석된 3,041명)가 포함되었습니다. 메타분석 결과 디지털 건강 개입이 대학생들의 스트레스, 불안 및 우울증을 유의미하게 감소시켰음을 밝혀냈습니다(스트레스: WMD = -1.79; 95% 신뢰구간: -2.51, -1.07; P<0.001; 불안: WMD = -1.73; 95% 신뢰구간: -2.20, -1.25; P<0.001; 우울증: 대량살상병 = -2.05; 95% 신뢰구간: -2.91, -1.19; P<0.001). 중재 기간과 기법은 모든 결과(모두 P<0.001)에서 효과 크기에 유의한 완화 요인이었습니다. 4주에서 8주간 지속된 중재가 증상 감소를 가장 크게 보였다(스트레스: WMD = -3.7, 95% 신뢰구간: -5.02, -2.39; 불안: WMD = -2.77, 95% 신뢰구간: -3.46, -2.08; 우울증: WMD = -4.1, 95% 신뢰구간: -5.31, -2.89). 중재를 수동적 대조군과 비교했을 때 효과량은 유의하게 더 컸습니다(스트레스: WMD = -2.46, 95% 신뢰구간: -3.56, -1.36; 불안: WMD = -2.32, 95% 신뢰구간: -2.89, -1.75; 우울증: WMD = -2.61, 95% 신뢰구간: -3.92, -1.29). 반면, 활성 대조군과의 비교는 스트레스와 우울증에 대한 영향은 작지만 여전히 유의미했으며, 불안에는 유의미하지 않은 효과를 보였습니다.

연구 결과는 디지털 건강 개입이 대학생들의 스트레스, 불안, 우울증을 줄이는 데 효과적임을 보여줍니다. 이러한 발견은 고등교육 환경에서 대학생들의 정신 건강을 증진하기 위한 디지털 건강 개입의 필요성을 강조합니다.

서론

청소년의 정신 건강은 점점 더 많은 관심을 받고 있으며, 현재 전 세계적인 공중보건 과제로 인식되고 있습니다. 대학 교육은 학생들의 지적 능력을 강화하고 성인으로서 생산적이고 성공적인 삶을 준비시키는 것을 목표로 합니다2. 하지만 이 인생의 특정 시기에는 학생들이 집을 떠나거나, 더 독립적이거나, 새로운 책임을 맡거나, 학업 부담을 관리하는 등 여러 스트레스를 자주 겪게됩니다. 이러한 스트레스 요인은 신체적, 정서적 건강에 부정적인 영향을 미쳐 학업 성취도 저하, 삶의 만족도 저하, 자신감 저하, 중도 탈락률 증가, 심한 경우 자살 충동으로 이어질 수 있습니다. 실제로 상당수의 대학생들이 인지된 스트레스 수준이 높다고 보고하는데, 이는 환경 요구가 자신의 대처 능력을 초과한다고 평가하는 것으로 정의됩니다. 이 집단은 특히 스트레스, 불안, 우울증에 취약하며, 청소년 후반부터 성인 초기에 정신 건강 장애가 발병하는 정점기입니다. 연구에 따르면 같은 연령대의 비학생과 비교했을 때, 대학생의 3분의 1이 심각한 정신 건강 문제와 더 높은 수준의 우울, 불안, 고통을 경험하고 있습니다. 최근 검토에 따르면 대학생 사이에서 우울증과 불안 증상의 전 세계적 유병률은 각각 33.6%와 39.0%로 높다고 합니다7. 특히, 정신 질환 진단을 받은 성인의 약 75%가 25세가 되기 전에 초기 증상을 경험합니다. 이러한 조기 발병은 특히 우려스러운 일입니다. 전 세계 15세에서 29세 사이의 젊은이들 사이에서 자살이 주요 사망 원인 중 하나라는 점에서요. 이러한 발견들은 대학생 집단에서 스트레스, 불안, 우울증을 겨냥한 효과적인 개입의 긴급성을 강조합니다.

대학생들 사이에서 스트레스, 불안, 우울증의 높은 유병률을 해결하려면 심리 상담, 약물치료, 사회적 지원, 신체 운동, 인지행동 중재 등 다면적인 접근이 필요합니다10,11. 정보기술의 급속한 발전과 함께, 증거 기반 개입은 스마트폰 앱, 웹 포털, 원격 치료 시스템과 같은 확장 가능한 디지털 플랫폼을 통해 점점 더 제공되고 있으며, 이는 전통적인 대면 서비스를 보완합니다12. "디지털 건강 개입"이라는 용어는 개인화된 건강 커뮤니케이션, 생체 인식 또는 행동 추적, 적시정보 지원을 포함하는 반응적이고 기술적인 접근법을 의미합니다. 이들은 크게 두 가지 형태로 분류할 수 있습니다: 구조화된 심리교육 프로그램을 제공하는 웹 기반 플랫폼과 스마트폰 최적화 인터페이스를 통해 맞춤형 개입을 제공하는 모바일 헬스(mHealth) 애플리케이션입니다.

청소년과 청년은 전 세계에서 가장 디지털 참여가 높은 인구 집단으로, 인터넷 보급률이 70%(일반 인구는 48%)를 보입니다14. 이전의 체계적 문헌고찰과 메타분석에서는 온라인 마음챙김 기반 중재, 신체 활동 중재, 컴퓨터 제공 및 웹 기반 중재, 기타 심리치료 중재가 대학생들의 스트레스, 불안, 우울증감소에 미치는 영향을 조사했습니다. 예를 들어, 최근 1,100명의 참가자를 대상으로 한 9건의 RCT를 체계적으로 검토한 결과, 이 집단에서 온라인 마음챙김 중재가 정신 건강 결과 개선에 얼마나 효과적인지 탐구했습니다. 그러나 기존의 연구 결과는 여전히 일관성이 없습니다. 한 연구에서는 mHealth 애플리케이션 "Destressify"가 스트레스, 불안 또는 심리사회적 기능을 유의미하게 개선하지 못했다는 사실을 발견했습니다17. 마찬가지로, Kvillemo 등은 마음챙김 개입이 능동적 대조 조건에 비해 통계적으로 유의미한 이점을 보이지 않았다고 보고했다18. 디지털 건강 개입은 정서적 웰빙 증진, 치료 참여 증진, 기존 방법의 비용 효율적인 대안 제공에 대한 가능성을 지니고 있지만, 투자와 실행을 안내하려면 전반적인 효과를 종합하는 것이 필요합니다. 현재까지 대학생의 스트레스, 불안, 우울증을 목표로 한 다양한 디지털 건강 개입 유형의 체계적 문헌고찰이나 메타분석을 통합한 사례는 없습니다.

이 격차를 해소하기 위해 다음 연구 질문을 제안합니다: (1) 디지털 헬스 개입이 능동적 및 수동적 통제 조건에 비해 대학생들의 스트레스, 불안, 우울증 개선에 효과적인가? (2) 디지털 건강 개입이 이 집단의 정신 건강 결과에 미치는 영향의 규모는 어느 정도인가? (3) 어떤 유형의 디지털 건강 기술이 우울증, 불안, 스트레스 완화에 가장 효과적인가?

따라서 본 연구는 세 가지 주요 목표를 가지고 있습니다. 첫째, 대학생들의 스트레스, 불안, 우울증 치료에 있어 디지털 건강 개입의 효과에 관한 근거를 평가하였습니다. 둘째, 보고된 결과 전반에 걸쳐 이러한 중재의 효능을 통계적으로 요약하였습니다. 셋째, 이용 가능한 근거의 질을 평가하였습니다. 또한, 학생 집단의 다양성을 고려하여 참가자 특성이 개입 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지도 탐구했습니다.

이를 위해 스트레스, 불안 및 우울증 결과를 측정한 무작위 대조 시험(RCT)의 체계적 문헌고찰과 세 가지 메타분석을 수행하였습니다. 이 작업을 통해 우리는 연구자들이 신흥 증거를 평가하고 미래 연구 방향을 파악하며 대학생들을 위한 효과적인 디지털 치료 솔루션 개발에 기여하도록 지원하고자 합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

학업 등록
이 체계적 문헌고찰 및 메타분석 프로토콜은 CRD 42024610457 등록번호로 PROSPERO에 등록되었습니다. 이 연구는 체계적 문헌고찰 및 메타분석 선호 보고 항목(PRISMA) 지침에 따라 설계 및 수행되었습니다19.

검색 전략
두 명의 저자(XXZ와 JZ)가 코크란 라이브러리, Ovid Embase, Ovid MEDLINE, PubMed, Scopus, Web of Science Core Collection 데이터베이스를 검색하여 포괄적인 문헌 고찰을 수행했습니다. 검색 범위는 각 데이터베이스의 적용 시작 시점부터 2024년 6월 30일까지의 모든 관련 기록을 포함했습니다.

검색 전략은 통제된 어휘(예: MeSH)와 디지털 건강 중재, 우울증, 불안, 스트레스와 관련된 자유 텍스트 용어를 조합하여 사용했습니다. 관련 연구의 최대 검색을 위해 불 연산자(AND, OR)가 사용되었습니다. 검색은 영어 출판물로 제한되었다. 전체 검색 전략은 보충 자료 1의 eTable 1에 자세히 설명되어 있습니다. Citation Chaser는 포함된 연구들의 참고문헌 목록을 검색하고, 포함된 연구를 인용한 논문을 검색하여 추가 관련 연구를 찾는 데 사용되었습니다20.

연구 선정 및 포함 기준
이 체계적 문헌고찰의 포함 및 제외 기준은 인구, 개입, 비교, 결과, 연구 설계(PICOS)19 프레임워크에 따라 정의되었습니다: 인구(P): 연령, 성별, 전공 분야에 관계없이 대학생이 참여하는 연구. 개입 (I): 주로 인터넷이나 모바일 기기 를 통해 제공되며 스트레스, 불안 또는 우울증 증상 완화를 목표로 하는 모든 디지털 건강 개입입니다. 여기에는 웹 기반 프로그램, 모바일 앱, 챗봇 제공 치료법 등이 포함되었으나 이에 국한되지 않았습니다. 비교 (C): 대기자 명단 대조군, 능동적 대조군(예: 비디지털 심리교육 수강), 일반 치료 또는 기타 디지털 건강 개입을 포함한 대조군. 결과 (O): 연구는 검증된 척도로 측정된 다음 중 최소 하나에 대한 결과를 보고해야 했습니다: 스트레스(예: 인지된 스트레스 척도, PSS), 불안(예: GAD-7), 또는 우울증(예: PHQ). 연구 설계(S): 가장 높은 수준의 증거를 보장하기 위해 무작위 대조 시험(RCT)만 포함하였습니다.

데이터베이스 검색 및 중복 제거가 완료된 후, 두 명의 저자(XXZ와 JZ)가 독립적으로 확인된 기록의 제목과 초록을 검토하였습니다. 발견된 불일치는 제3의 심사위원(DZ)에 의해 심사되었습니다. 이후 나머지 논문의 전체 텍스트는 두 명의 독립 심사위원(DZ와 YFC)에 의해 자격 평가를 받았으며, 세 번째 심사위원(JZ)이 중재자로서 최종 포함에 대한 합의를 도출했습니다.

포함 기준은 모든 디지털 건강 개입 유형(예: 웹 기반 프로그램, 모바일 애플리케이션)을 포함하여, 기술적 방식 간 종합적 분석과 직접 비교를 용이하게 했습니다. 연구들은 검증된 측정 척도를 사용하여 스트레스, 불안 또는 우울증과 관련된 결과를 보고하도록 요구되었습니다. 다음 특징을 가진 연구는 제외되었습니다: 관련 변수에 대한 평가 부족, 의도된 범위를 벗어난 인구, 리뷰 논문, 초록, 사설 또는 서한, 동물 연구 또는 증례 보고서. 저자들이 효과 크기 계산을 시도했음에도 불구하고 효과 크기 계산에 데이터가 불충분하다고 보고한 연구는 메타분석에서 제외되었습니다. 학회 초록은 품질 및 데이터 추출에 대한 견고한 평가에 필요한 상세한 정보와 심층 방법론이 부족해 제외되었습니다. 모든 데이터베이스의 인용은 EndNote X21 라이브러리(Clarivate Analytics)에 가져왔습니다.

체계적 품질 평가
포함된 RCT의 질은 두 명의 저자(DZ 및 YFC)가 코크란 리뷰 지침에 따라 독립적으로 평가하였다21. 평가 내용에는 (1) 무작위 서열 생성, (2) 할당 은폐, (3) 참가자 및 인력의 블라인딩, (4) 결과 평가의 블라인딩, (5) 불완전한 결과 데이터, (6) 선택적 보고, (7) 기타 유형의 편향이 포함됩니다. 포함된 각 연구는 각 영역별로 "낮음", "높음" 또는 "불명확한" 편향 위험이 있다고 판단되었습니다. 연구자들이 네 가지 기준을 "낮음"으로 평가하고 심각한 결함이 발견되지 않았다면, 연구는 낮은 편향 위험으로 평가되었습니다.

데이터 추출
다음 적격 연구에서 두 명의 저자(JZ 및 DZ)가 독립적으로 추출한 자료입니다: 저자, 출판 연도, 국가, 참가자 특성(나이, 표본 크기, 그룹 분포 포함), 우울증, 불안, 스트레스에 사용되는 평가 도구, 디지털 건강 개입(전달 방식, 치료 기간, 대조군, 치료 의도, 이탈률), 그리고 관련 통계 데이터. 누락된 데이터(예: 표준편차)를 처리하는 절차는 4주 이내에 교신저자와 두 차례 연락을 시도하는 것이었습니다. 응답이 없으면, 표준오차, 신뢰구간 또는 연구 내 P 값을 바탕으로 Cochrane Handbook21에 명시된 방법을 따라 SD를 계산합니다. 추출된 데이터의 불일치나 불일치는 두 평가자(JZ와 DZ) 간의 논의를 통해 해결되었습니다. 합의에 이르지 못할 경우, 최종 결정을 내릴 세 번째 심사위원(XXZ)과 협의했습니다.

데이터 합성
각 결과에 대해 정량적 데이터를 종합하여 가중 평균 차이(WMD)와 대응하는 95% 신뢰구간(CI)으로 제시합니다. WMD는 각 자격을 갖춘 연구에서 추출한 전후 변화 후 점수(평균 및 SD)를 합산하여 계산하였습니다. 직접 비교 연구 간 이질성은 I2 통계량을 사용하여 평가되었으며, 25%, 50%, 75%는 각각 전통적으로 낮음, 중등도, 높은 이질성을 나타냅니다. 이질성이 유의미하지 않을 때(I2< 50%, P > 0.1) 고정 효과 모델이 적용되었습니다. 그 외에는 무작위 효과 모델이 사용되었습니다.

결과는 제1저자의 이름, 출판 연도, 표본 크기, 효과 추정치(95% CI), 그리고 각 연구별 관련 P 값을 보여주는 숲 플롯을 통해 시각화되었습니다. 각 주요 결과(스트레스, 불안, 우울증)에 대해 하위 그룹 분석이 별도로 수행되었습니다. 각 결과에 대해, 분석은 사용된 특정 측정 도구에 따라 계층화되었습니다(예: 스트레스에 대해서는 Connor-Davidson 회복력 척도(CD-RISC)22, 단기 회복력 척도(BRS)23, 인지된 스트레스 척도(PSS)24, 우울-불안 스트레스 척도(DASS)-스트레스 하위척도25, 26, 27; 불안의 경우: 일반불안장애척도(GAD)28, 상태-특성 불안 척도(STAI), DASS-불안 하위척도27,29; 우울증에 대해서는 환자 건강 설문지(PHQ)30, 벡 우울증 조사(BDI)31, DASS-우울증 하위척도26,27). 기타 하위 그룹 변수는 다음과 같습니다: (1) 개입 기법: 웹 또는 앱 기반 인지행동치료(CBT), 마음챙김 기반 개입(MBI), 신체활동 개입(PAI), 기타 심리적 개입(OPI, CBT, MBI, PAI는 제외); (2) 안내 형식: 알림 전용, 피드백 전용, 혼합(알림 + 피드백), 또는 없음; (3) 전달 방식: 스마트폰 앱, 웹 기반 플랫폼/프로그램 또는 기타; (4) 치료 기간: ≤ 4주, > 4주에서 < 8주, 또는 ≥ 8주; (5) 채용 경로: 온라인, 혼합, 캠퍼스 내 또는 미지정 경로; 그리고 (6) 대조군 유형: 능동군 또는 수동군. 수동적 대조군은 질환의 자연사와 위약 효과를 조절하는 역할을 하므로 개입을 받지 않습니다. 반면, 능동적 대조군은 중재 과정의 비특이적 효과를 통제하기 위해 대체, 표준 또는 위약 중재를 받습니다. 출판 편향 평가는 깔때기 플롯 비대칭성을 검토하고 에거 회귀 검정을 수행하는 것을 포함했습니다. 시각적 비대칭이 유의미한 에거스 검사 결과(P < 0.05)를 동반할 경우 편향이 존재한다고 간주되었습니다. 에거 검정은 검사의 검정력을 보장하기 위해 10개 이상의 연구만을 대상으로 수행되었다. 주요 데이터 분석은 숲 및 깔때기 플롯 생성을 포함하여 Review Manager(RevMan) 버전 5.3 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 또한, Stata 버전 18은 출판 편향에 대한 통계적 평가(에거 검정)를 수행하는 데 사용되었습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

총 20,975개의 잠재적 관련 연구가 6개 데이터베이스에서 처음 확인되었습니다. 7,374건의 중복 기록이 삭제된 후, 13,601건의 연구가 선별검사를 받았습니다. 이 중 13,548편은 제목과 초록을 이유로 제외되었습니다. 나머지 53개 연구는 적격성을 위한 전체 텍스트 검토를 거쳤습니다. 이 평가 이후 31개의 연구가 다음과 같은 이유로 제외되었습니다: (1) 검증되지 않았거나 부적절한 측정 척도 사용 (n = 7), (2) 포함 기준을 충족하지 않는 개입 (n = 5), (3) 잘못된 출판 유형(n = 1), (4) 이 분석과 관련 없는 결과(n = 3), (5) 검토 범위와 일치하지 않는 인구 (n = 1), (6) 비무작위 연구 설계 (n = 5), 그리고 (7) 효과 크기 계산 또는 메타분석에 필요한 불충분한 데이터(n = 9). 따라서 22개의 RCT가 최종 체계적 문헌고찰에 포함되었습니다. 연구 선정 과정은 그림 1에 자세히 나와 있습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

본 메타분석은 대학생들의 스트레스, 불안 및 우울증 감소에 디지털 헬스 개입의 효과를 조사하기 위해 3,655명의 참가자를 대상으로 한 22개의 RCT를 확인했습니다. 확장 가능하고 저비용이며 쉽게 접근 가능한 심리 지원 형태로서, 디지털 건강 개입은 대학 인구에서 강력한 실행 가능성을 보여주었습니다. 우리의 체계적 문헌고찰과 메타분석은 디지털 건강 개입이 학생들의 스트레스, 불안 및 우울증을 유의미하게 감소시키는 결과를 가져온다는 것을 보여줍니다. 웹 기반 프로그램이 스마트폰 애플리케이션보다 전반적으로 더 효과적이었으며, 4-8주간의 중기 개입 기간이 세 가지 정신 건강 결과 모두에 가장 큰 효과를 가져왔다. 디지털 건강 개입은 통합적으로 유연하고 비밀이 보장된 심리적 지원 채널을 제공하며, 전통적인 캠퍼스 정신 건강 서비스에 소중한 보조 역할을 합니다.

우리 연구는 중재 기법이 세 가지 결과 모두에서 유의미한 효과 ...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

저자들은 이해 상충이 없다고 선언한다.

감사의 글

이 연구는 장시성 교육부(003031604)와 대학생 혁신 및 기업가 프로그램인 '사운드 힐링: 다이론 모델(MTM)에 기반한 대학생 불안을 위한 이동 건강 개입'(2404230055)이 주도한 '성 의학통계 일등급 과정'의 지원을 받았습니다. Xingxin Zhan과 Liqin Huang: 연구를 구상하고 설계했습니다. Xingxin Zhan, Ju Zeng, Dan Zhu, Yifan Chen: 연구를 수행하고 데이터를 분석했습니다. 싱신 잔: 논문을 썼습니다. 모든 저자가 원고를 수정했다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
EndNote 클라리베이트X21문헌 관리 및 스크리닝에 사용되는 소프트웨어
리뷰 매니저(RevMan)  코크란 협력체5.3메타분석에 사용되는 소프트웨어
스타타스타타코프 LLC18통계 분석 및 데이터 관리를 위한 소프트웨어

참고문헌

  1. Pei, J., et al. Sociodemographic correlates of mental health treatment seeking among college students: A systematic review and meta-analysis. Psychiatr Serv. 75 (6), 556-569 (2024).
  2. Peng, P., et al. The prevalence and risk factors of mental problems in medical students during COVID-19 pandemic: A systematic review and meta-analysis. J Affect Disord. 321, 167-181 (2023).
  3. González-Martín, A. M., et al. Mindfulness to improve the mental health of university students: A systematic review and meta-analysis. Front Public Health. 11, 1284632(2023).
  4. Visier-Alfonso, M. E., et al. mental health, and protective factors in nursing students: An observational study. Nurse Educ Today. 139, 106258(2024).
  5. Ramu, S. D. G., Babu, G., Kumar, M., Shanmugam, J. Prevalence of depression and its determinants among undergraduate medical college students in Salem, Tamil Nadu. Indian J Comm Health. 23, 319-323 (2023).
  6. Koike, S., et al. A randomised controlled trial of repeated filmed social contact on reducing mental illness-related stigma in young adults. Epidemiol Psychiatr Sci. 27 (2), 199-208 (2018).
  7. Melendez-Torres, G. J., Anthony, R. E., Hewitt, G., Murphy, S., Moore, G. F. Prevalence of gambling behaviours and their associations with socioemotional harm among 11-16 year olds in Wales: Findings from the School Health Research Network survey. Eur J Public Health. 30 (3), 432-438 (2020).
  8. Hayes, D., et al. Promoting mental health and well-being in schools: Examining mindfulness, relaxation and strategies for safety and well-being in English primary and secondary schools-Study protocol for a multi-school, cluster randomised controlled trial (INSPIRE). Trials. 24 (1), 220(2023).
  9. Agyapong-Opoku, F., Agyapong-Opoku, N., Agyapong, B., Greenshaw, A. Suicidal behaviors among medical students: A scoping review of systematic reviews and meta-analyses. Behav Sci (Basel). 15 (9), 1215(2025).
  10. Amanvermez, Y., et al. Effects of self-guided stress management interventions in college students: A systematic review and meta-analysis. Internet Interv. 28, 100503(2022).
  11. Dawson, A. F., et al. Mindfulness-based interventions for university students: A systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. Appl Psychol Health Well Being. 12 (2), 384-410 (2020).
  12. López Steinmetz, L. C., Sison, M., Zhumagambetov, R., Godoy, J. C., Haufe, S. Machine learning models predict the emergence of depression in Argentinean college students during periods of COVID-19 quarantine. Front Psychiatry. 15, 1376784(2024).
  13. Nixon, L. S. B., Cassese, A., ten Hoor, G. Effects of the digital intervention StudentPOWR on the subjective wellbeing of students studying from home: A randomized wait-list control trial. Int J Appl Posit Psychol. 35, 165-188 (2024).
  14. O'logbon, J., Wickersham, A., Williamson, C., Leightley, D. The effectiveness of digital health technologies for reducing substance use among young people: A systematic review & meta-analysis. J Ment Health. 33 (5), 645-673 (2024).
  15. Wang, Y., Farb, N. A. S. Web-based training for post-secondary student well-being during the pandemic: A randomized trial. Anxiety Stress Coping. 36 (1), 1-17 (2023).
  16. Gong, X. G., et al. Effects of online mindfulness-based interventions on the mental health of university students: A systematic review and meta-analysis. Front Psychol. 14, 1073647(2023).
  17. Lee, R. A., Jung, M. E. Evaluation of an mHealth app (Destressify) on university students' mental health: Pilot trial. JMIR Ment Health. 5 (1), e2(2018).
  18. Kvillemo, P., Brandberg, Y., Bränström, R. Feasibility and outcomes of an internet-based mindfulness training program: A pilot randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 3 (3), e33(2016).
  19. Page, M. A. O., et al. PRISMA 2020 explanation and elaboration: Updated guidance and exemplars for reporting systematic reviews. BMJ. 372, n160(2021).
  20. Haddaway, N. R., Grainger, M. J., Gray, C. T. Citationchaser: A tool for transparent and efficient forward and backward citation chasing in systematic searching. Res Synth Methods. 13 (4), 533-545 (2022).
  21. Cumpston, M., et al. Updated guidance for trusted systematic reviews: A new edition of the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Cochrane Database Syst Rev. 10 (10), Ed000142(2019).
  22. Connor, K. M., Davidson, J. R. Development of a new resilience scale: The Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC). Depress Anxiety. 18 (2), 76-82 (2003).
  23. Smith, B. W., et al. The brief resilience scale: Assessing the ability to bounce back. Int J Behav Med. 15 (3), 194-200 (2008).
  24. Lee, E. H. Review of the psychometric evidence of the Perceived Stress Scale. Asian Nurs Res (Korean Soc Nurs Sci). 6 (4), 121-127 (2012).
  25. Henry, J. D., Crawford, J. R. The short-form version of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS-21): Construct validity and normative data in a large non-clinical sample. Br J Clin Psychol. 44 (Pt 2), 227-239 (2005).
  26. Osman, A., et al. The Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21): Further examination of dimensions, scale reliability, and correlates. J Clin Psychol. 68 (12), 1322-1338 (2012).
  27. Zanon, C., et al. Examining the dimensionality, reliability, and invariance of the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21 (DASS-21) across eight countries. Assessment. 28 (6), 1531-1544 (2021).
  28. Spitzer, R. L., Kroenke, K., Williams, J. B., Löwe, B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: The GAD-7. Arch Intern Med. 166 (10), 1092-1097 (2006).
  29. Parkitny, L., McAuley, J. The Depression Anxiety Stress Scale (DASS). J Physiother. 56 (3), 204(2010).
  30. Kroenke, K., et al. The PHQ-8 as a measure of current depression in the general population. J Affect Disord. 114 (1-3), 163-173 (2009).
  31. Von Glischinski, M., Von Brachel, R., Hirschfeld, G. How depressed is "depressed"? A systematic review and diagnostic meta-analysis of optimal cut points for the Beck Depression Inventory Revised (BDI-II). Qual Life Res. 28 (5), 1111-1118 (2019).
  32. Sterne, J. A., et al. Recommendations for examining and interpreting funnel plot asymmetry in meta-analyses of randomised controlled trials. BMJ. 343, d4002(2011).
  33. Mailey, E. L., et al. Internet-delivered physical activity intervention for college students with mental health disorders: A randomized pilot trial. Psychol Health Med. 15 (6), 646-659 (2010).
  34. Newman, M. G., Jacobson, N. C., Rackoff, G. N., Bell, M. J., Taylor, C. B. A randomized controlled trial of a smartphone-based application for the treatment of anxiety. Psychother Res. 31 (4), 443-454 (2020).
  35. Huberty, J., et al. Efficacy of the mindfulness meditation mobile app "Calm" to reduce stress among college students: Randomized controlled trial. JMIR mHealth uHealth. 7 (6), e14273(2019).
  36. Dorais, S., Gutierrez, D. The effectiveness of a centering meditation intervention on college stress and mindfulness: A randomized controlled trial. Front Psychol. 12, 720824(2021).
  37. Six, S. G., Byrne, K. A., Aly, H., Harris, M. W. The effect of mental health app customization on depressive symptoms in college students: Randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 9 (8), e39516(2022).
  38. Fish, M. T., Saul, A. D. The gamification of meditation: A randomized-controlled study of a prescribed mobile mindfulness meditation application in reducing college students' depression. Simul Gaming. 50 (4), 419-435 (2019).
  39. Day, V., McGrath, P. J., Wojtowicz, M. Internet-based guided self-help for university students with anxiety, depression and stress: A randomized controlled clinical trial. Behav Res Ther. 51 (7), 344-351 (2013).
  40. Grégoire, S., et al. An online peer support program to improve mental health among university students: A randomized controlled trial. J Am Coll Health. 72 (7), 2001-2013 (2022).
  41. Bastien, L., et al. Peer-presented versus mental health service provider-presented mental health outreach programs for university students: Randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 9 (7), e34168(2022).
  42. Ahmad, F., El Morr, C., Ritvo, P., Othman, N., Moineddin, R. An eight-week, web-based mindfulness virtual community intervention for students' mental health: Randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 7 (2), e15520(2020).
  43. Karing, C. Long-term effects of combined mindfulness intervention and app intervention compared to single interventions during the COVID-19 pandemic: A randomized controlled trial. Front Psychol. 19 (15), 1355757(2024).
  44. Harrer, M., et al. Effectiveness of an internet- and app-based intervention for college students with elevated stress: Randomized controlled trial. J Med Internet Res. 20 (4), e136(2018).
  45. Richards, D., et al. Effectiveness of an internet-delivered intervention for generalized anxiety disorder in routine care: A randomised controlled trial in a student population. Internet Interv. 6, 80-88 (2016).
  46. Enrique Roig, A., et al. Assessing the efficacy and acceptability of a web-based intervention for resilience among college students: Pilot randomized controlled trial. JMIR Form Res. 4 (11), e20167(2020).
  47. Barcaccia, B., Medvedev, O. N., Pallini, S., Mastandrea, S., Fagioli, S. Examining mental health benefits of a brief online mindfulness intervention: A randomised controlled trial. Mindfulness. 15 (4), 835-843 (2024).
  48. Fazia, T., et al. Improving stress management, anxiety, and mental well-being in medical students through an online mindfulness-based intervention: A randomized study. Sci Rep. 13 (1), 8214(2023).
  49. Min, Y., Choi, Y. S., Kim, B. N. Filling the mental service gap on campus: An effectiveness trial testing the utility of app-based mindfulness psychological intervention for college students. Curr Psychol. 43 (17), 15434-15444 (2023).
  50. Jeong, S., Cha, C., Nam, S., Song, J. The effects of mobile technology-based support on young women with depressive symptoms: A block randomized controlled trial. Medicine. 103 (1), e36748(2024).
  51. Morris, J., et al. Internet-delivered cognitive behavior therapy for anxiety and insomnia in a higher education context. Anxiety Stress Coping. 29 (4), 415-431 (2015).
  52. Ditton, E., et al. Evaluation of an app-delivered psychological flexibility skill training intervention for medical student burnout and well-being: Randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 10, e42566(2023).
  53. Andersson, C., et al. The effectiveness of smartphone compassion training on stress among Swedish university students: A pilot randomized trial. J Clin Psychol. 77 (4), 927-945 (2020).
  54. Tolin, D. F. Is cognitive-behavioral therapy more effective than other therapies? A meta-analytic review. Clin Psychol Rev. 30 (6), 710-720 (2010).
  55. Ramón-Arbués, E., et al. The prevalence of depression, anxiety and stress and their associated factors in college students. Int J Environ Res Public Health. 17 (19), 7001(2020).
  56. Li, J., Xu, C., Wan, K., Liu, Y., Liu, L. Mindfulness-based interventions to reduce anxiety among Chinese college students: A systematic review and meta-analysis. Front Psychol. 13, 1031398(2022).
  57. Yi, Q. F., et al. The experience of anxiety among Chinese undergraduate nursing students in the later period of their internships: Findings from a qualitative study. BMC Nurs. 21 (1), 70(2022).
  58. Lafreniere, L. S., Newman, M. G. Exposing worry's deceit: Percentage of untrue worries in generalized anxiety disorder treatment. Behav Ther. 51 (3), 413-423 (2020).
  59. Segal, Z. V., et al. Outcomes of online mindfulness-based cognitive therapy for patients with residual depressive symptoms: A randomized clinical trial. JAMA Psychiatry. 77 (6), 563-573 (2020).
  60. Drachev, S. N., et al. Perceived stress and associated factors in Russian medical and dental students: A cross-sectional study in North-West Russia. Int J Environ Res Public Health. 17 (15), 5390(2020).
  61. Eskildsen, A., et al. Cross-cultural adaptation and validation of the Danish consensus version of the 10-item Perceived Stress Scale. Scand J Work Environ Health. 41 (5), 486-490 (2015).
  62. Carter, S., Greenberg, J., Funes, C. J., Macklin, E. A., Vranceanu, A. M. Effects of a mind-body program on symptoms of depression and perceived stress among adults with neurofibromatosis type 2 who are deaf: A live-video randomized controlled trial. Complement Ther Med. 56, 102581(2021).
  63. Avila-Palencia, I., et al. The relationship between bicycle commuting and perceived stress: A cross-sectional study. BMJ Open. 7 (6), e013542(2017).
  64. Arumugam, V., et al. Effects of Ashwagandha (Withania somnifera) on stress and anxiety: A systematic review and meta-analysis. Explore (NY). 20 (6), 103062(2024).
  65. Toussaint, A., et al. Sensitivity to change and minimal clinically important difference of the 7-item Generalized Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7). J Affect Disord. 265, 395-401 (2020).
  66. Lenzen, M., Van Domburg, R., Hoeks, S., Kardys, I., Boersma, E. Tools & techniques methodology and statistics: Randomisation in clinical trials. EuroIntervention. 9 (3), 410-411 (2013).
  67. Plummer, F., Manea, L., Trepel, D., McMillan, D. Screening for anxiety disorders with the GAD-7 and GAD-2: A systematic review and diagnostic meta-analysis. Gen Hosp Psychiatry. 39, 24-31 (2016).
  68. Patel, J. S., et al. Measurement invariance of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) depression screener in U.S. adults across sex, race/ethnicity, and education level: NHANES 2005-2016. Depress Anxiety. 36 (9), 813-823 (2019).
  69. Harrer, M., et al. Internet interventions for mental health in university students: A systematic review and meta-analysis. Int J Methods Psychiatr Res. 28 (2), e1759(2019).
  70. Higgins, J. P. T., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., Welch, V. A. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 6.4. , Cochrane. (2023).
  71. Wang, Q., Zhang, W., An, S. A systematic review and meta-analysis of internet-based self-help interventions for mental health among adolescents and college students. Internet Interv. 34, 100690(2023).
  72. Antonopoulou, M., et al. Evaluating Mediterranean diet adherence in university student populations: Does this dietary pattern affect students' academic performance and mental health. Int J Health Plann Manage. 35 (1), 5-21 (2020).
  73. Herrero, R., et al. An internet-based intervention for improving resilience and coping strategies in university students: Study protocol for a randomized controlled trial. Internet Interv. 16, 43-51 (2019).
  74. Gallegos, C., Kausler, R., Alderden, J., Davis, M., Wang, L. Can artificial intelligence chatbots improve mental health?: A scoping review. Comput Inform Nurs. 42 (10), 731-736 (2024).
  75. Lattie, E. G., et al. Digital mental health interventions for depression, anxiety, and enhancement of psychological well-being among college students: Systematic review. J Med Internet Res. 21 (7), e12869(2019).
  76. Sun, X., Jahangir, A., Alghamdi, A. A., Liu, F. Use of AI-based mental health tools and psychological well-being among Chinese university students: A parallel mediation model of emotional self-efficacy and perceived autonomy. Sci Rep. 15 (1), 40305(2025).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

태그

동영상 곧 제공
문의하기
사서에게 추천하기

개인정보

이용 약관

정책

저작권 © 2026 MyJoVE Corporation. 모든 권리 보유.