Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Onderzoeksartikel

Effectiviteit van digitale gezondheidsinterventies bij stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten: een systematische review en meta-analyse

1.6K weergaven

⸱

DOI:

10.3791/69949

⸱

2 januari 2026

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

In dit artikel

Samenvatting

Deze systematische review en meta-analyse tonen aan dat digitale gezondheidsinterventies de mentale gezondheid van studenten aanzienlijk verbeteren. Webgebaseerde programma's zijn superieur aan apps, met een optimale duur van 4-8 weken, waardoor ze een waardevolle, schaalbare bron zijn.

Samenvatting

Stress, angst en depressie behoren tot de meest voorkomende psychische problemen die universiteitsstudenten ervaren. Het doel van deze studie was om systematisch de effectiviteit van digitale gezondheidsinterventies te beoordelen en te analyseren bij het verminderen van stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten.

Verschillende databases (de Cochrane Library, Ovid Embase, Ovid MEDLINE, PubMed, Scopus en Web of Science Core Collection databases) zijn doorzocht op gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken (RCT's) van digitale gezondheidsinterventies die vóór 30 juni 2024 zijn gepubliceerd. De onderzoeken werden beoordeeld en de uitkomstgegevens werden geanalyseerd met behulp van meta-analyses van willekeurige effecten voor elke uitkomst.

In totaal werden 22 RCT's met 3.655 deelnemers (3.041 geanalyseerd) opgenomen. De meta-analyse toonde aan dat digitale gezondheidsinterventies stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten significant verminderden (stress: WMD = -1,79; 95% BI: -2,51, -1,07; P<0,001; angst: WMD = -1,73; 95% BI: -2,20, -1,25; P<0,001; depressie: WMD = -2,05; 95% BI: -2,91, -1,19; P<0.001). De duur en techniek van de interventie waren significante moderators van de effectgrootte over alle uitkomsten (alle P<0,001). Interventies die 4 tot 8 weken duren toonden de grootste vermindering van symptomen (stress: WMD = -3,7, 95% BI: -5,02, -2,39; angst: WMD = -2,77, 95% BI: -3,46, -2,08; depressie: WMD = -4,1, 95% BI: -5,31, -2,89). De effectgroottes waren significant groter wanneer de interventies werden vergeleken met de passieve controlegroepen (stress: WMD = -2,46, 95% BI: -3,56, -1,36; angst: WMD = -2,32, 95% BI: -2,89, -1,75; depressie: WMD = -2,61, 95% BI: -3,92, -1,29). Daarentegen leverden vergelijkingen met actieve controlegroepen kleinere, maar nog steeds significante, effecten op voor stress en depressie en een niet-significant effect op angst.

De bevindingen geven aan dat digitale gezondheidsinterventies effectief zijn in het verminderen van stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten. Deze bevindingen onderstrepen de noodzaak van digitale gezondheidsinterventies om de mentale gezondheid van universiteitsstudenten in hoger onderwijs te bevorderen.

Inleiding

De mentale gezondheid van jongeren heeft steeds meer aandacht gekregen en wordt nu erkend als een wereldwijde volksgezondheidsuitdaging1. Universitaire opleiding is gericht op het versterken van de intellectuele capaciteiten van studenten en hen voorbereiden op een productief en succesvol leven als volwassenen2. Tijdens deze specifieke levensfase komen studenten echter vaak meerdere stressfactoren tegen, zoals verhuizen van huis, zelfstandiger worden, nieuwe verantwoordelijkheden op zich nemen en het managen van academische werkdruk3. Dergelijke stressfactoren kunnen zowel het fysieke als emotionele welzijn negatief beïnvloeden, wat leidt tot verminderde schoolprestaties, een lager levensgevoel, minder zelfvertrouwen, hogere uitvalpercentages en, in ernstige gevallen, suïcidale gedachten4. Inderdaad, een aanzienlijk deel van de universiteitsstudenten meldt verhoogde niveaus van waargenomen stress, wat wordt gedefinieerd als het beoordelen van omgevingsbehoeften als het overstijgen van iemands copingvaardigheden5. Deze populatie is bijzonder kwetsbaar voor stress, angst en depressie, waarbij de late adolescentie tot vroege volwassenheid de piekperiode vormt voor het ontstaan van psychische aandoeningen6. Uit onderzoek blijkt dat, vergeleken met niet-studenten van dezelfde leeftijd, een derde van de universiteitsstudenten ernstige psychische problemen heeft gehad of momenteel ervaart met ernstige psychische problemen en hogere niveaus van depressie, angst en stress3. Een recent onderzoek gaf aan dat de wereldwijde prevalentie van depressie- en angstsymptomen onder studenten hoog is, respectievelijk 33,6% en 39,0%,7. Opmerkelijk is dat ongeveer 75% van de volwassenen die een psychische stoornis hebben gediagnosticeerd, de eerste symptomen ervaart vóór hun25-8de levensjaar. Deze vroege start is bijzonder alarmerend, aangezien zelfmoord wereldwijd een van de belangrijkste doodsoorzaken is onder jongeren van 15-29 jaar en9. Deze bevindingen onderstrepen samen de dringende behoefte aan effectieve interventies gericht op stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten.

Het aanpakken van de hoge prevalentie van stress, angst en depressie onder universiteitsstudenten vereist veelzijdige benaderingen, waaronder psychologische counseling, farmacotherapie, sociale ondersteuning, lichamelijke lichaamsbeweging en cognitieve gedragsinterventies10,11. Met de snelle vooruitgang in informatietechnologie worden op bewijs gebaseerde interventies steeds vaker geleverd via schaalbare digitale platforms (zoals smartphone-apps, webportalen en teletherapiesystemen), ter aanvulling op traditionele face-to-face diensten12. De term "digitale gezondheidsinterventies" verwijst naar responsieve, technologie-ondersteunde benaderingen die gepersonaliseerde gezondheidscommunicatie, biometrische of gedragsmatige tracking en just-in-time informatieve ondersteuningomvatten. Deze kunnen grofweg worden ingedeeld in twee modaliteiten: webgebaseerde platforms met gestructureerde psycho-educatieve programma's en mobiele gezondheidsapplicaties (mHealth) die gerichte interventies bieden via smartphone-geoptimaliseerde interfaces.

Adolescenten en jongvolwassenen vormen wereldwijd de meest digitaal betrokken demografie, met een internetpenetratiegraad van 70% (tegenover 48% in de algemene bevolking)14. Eerdere systematische reviews en meta-analyses hebben de effecten onderzocht van online mindfulness-gebaseerde interventies, lichamelijke activiteit, computergestuurde en webgebaseerde interventies en andere psychotherapie-interventies15 op het verminderen van stress, angst en depressie onder universiteitsstudenten. Zo onderzocht een recente systematische review van negen RCT's met 1.100 deelnemers de effectiviteit van online mindfulness-interventies bij het verbeteren van de mentale gezondheidsuitkomsten in deze populatie16. De bestaande bevindingen blijven echter inconsistent. Uit één studie bleek dat de mHealth-applicatie "Destressify" stress, angst of psychosocialefunctioneren niet significant verbeterde. Evenzo rapporteerden Kvillemo et al. geen statistisch significant voordeel van een mindfulness-interventie ten opzichte van een actieve controleconditie18. Hoewel digitale gezondheidsinterventies veelbelovend zijn voor het bevorderen van emotioneel welzijn, het vergroten van de betrokkenheid bij de behandeling en het bieden van een kosteneffectief alternatief voor conventionele methoden, is een uitgebreide synthese van hun algehele effectiviteit noodzakelijk om investeringen en implementatie te sturen. Tot nu toe heeft geen enkele systematische review of meta-analyse bewijs geïntegreerd over verschillende soorten digitale gezondheidsinterventies die zich specifiek richten op stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten.

Om deze kloof aan te pakken, stellen we de volgende onderzoeksvragen voor: (1) Zijn digitale gezondheidsinterventies effectief om de stress, angst en depressie van universiteitsstudenten te verbeteren in vergelijking met actieve en passieve controletoestanden? (2) Wat is de omvang van het effect van digitale gezondheidsinterventies op de uitkomsten van de geestelijke gezondheid in deze populatie? (3) Welke soorten digitale gezondheidstechnologieën zijn het meest effectief in het verlichten van depressie, angst en stress?

Daarom heeft de huidige studie drie hoofddoelstellingen. Ten eerste werd het bewijs geëvalueerd met betrekking tot de effectiviteit van digitale gezondheidsinterventies bij de behandeling van stress, angst en depressie bij universiteitsstudenten. Ten tweede werd de effectiviteit van deze interventies over de gerapporteerde uitkomsten statistisch samengevat. Ten derde werd de kwaliteit van het beschikbare bewijs beoordeeld. Daarnaast onderzochten we, gezien de diversiteit van de leerlingenpopulatie, hoe de kenmerken van deelnemers de interventieresultaten kunnen beïnvloeden.

Daartoe hebben we een systematische review uitgevoerd en drie meta-analyses uitgevoerd van gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken (RCT's) die de uitkomsten van stress, angst en depressie meten. Met dit werk willen we onderzoekers ondersteunen bij het evalueren van opkomend bewijs, het identificeren van toekomstige onderzoeksrichtingen en bijdragen aan de ontwikkeling van effectieve digitale behandelingsoplossingen voor universiteitsstudenten.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Studieregistratie
Dit systematische review en meta-analyseprotocol werd geregistreerd op PROSPERO met het registratienummer CRD 42024610457. Deze studie is ontworpen en uitgevoerd in overeenstemming met de richtlijnen van Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA)19.

Zoekstrategie
Een uitgebreide literatuuroverzicht werd uitgevoerd door twee auteurs (XXZ en JZ), die de Cochrane Library, Ovid Embase, Ovid MEDLINE, PubMed, Scopus en Web of Science Core Collection databases doorzochten. Hun zoekopdracht omvatte alle relevante gegevens vanaf het begin van de dekking van elke database tot 30 juni 2024.

De zoekstrategie maakte gebruik van een combinatie van gecontroleerde woordenschat (bijv. MeSH) en vrije teksttermen met betrekking tot digitale gezondheidsinterventies, depressie, angst en stress. Om het maximaliseren van relevante studies te halen, werden Booleaanse operatoren (EN, OF) gebruikt. De zoektocht was beperkt tot publicaties in het Engels. De volledige zoekstrategie wordt beschreven in eTabel 1 in Supplement 1. Citation Chaser werd gebruikt om de referentielijsten van de opgenomen studies te doorzoeken en artikelen op te zoeken die de opgenomen studies hadden geciteerd om aanvullende relevante studies te vinden20.

Criteria voor studieselectie en inclusie
De inclusie- en exclusiecriteria voor deze systematische review werden gedefinieerd volgens het Population, Intervention, Comparison, Outcomes, Study Design (PICOS)19-raamwerk : Populatie (P): Studies met universiteitsstudenten, ongeacht leeftijd, geslacht of studiegebied. Interventie (I): Elke digitale gezondheidsinterventie die voornamelijk via internet of een mobiel apparaat wordt uitgevoerd en gericht is op het verlichten van symptomen van stress, angst of depressie. Dit omvatte, maar was niet beperkt tot, webgebaseerde programma's, mobiele apps en therapieën die via chatbots worden geleverd. Vergelijking (C): Controlegroepen waaronder wachtlijstcontroles, actieve controles (bijvoorbeeld het ontvangen van niet-digitale psycho-educatie), gebruikelijke behandeling of andere digitale gezondheidsinterventies. Uitkomsten (O): Studies moesten uitkomsten rapporteren op ten minste één van de volgende, gemeten met een gevalideerde schaal: stress (bijv. Perceived Stress Scale, PSS), angst (bijv. GAD-7) of depressie (bijv. PHQ). Studieontwerp (S): Alleen gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken (RCT's) werden opgenomen om de hoogste kwaliteit van het bewijs te waarborgen.

Na voltooiing van de databasezoekopdracht en het verwijderen van duplicaten werden de titels en samenvattingen van de geïdentificeerde records onafhankelijk gescreend door twee auteurs (XXZ en JZ). Eventuele tegengestelde tegenstanders werden beoordeeld door een derde beoordelaar (DZ). Vervolgens werden de volledige teksten van de overige artikelen beoordeeld op geschiktheid door twee andere onafhankelijke beoordelaars (DZ en YFC), waarbij een derde beoordelaar (JZ) als arbiter optrad om tot consensus te komen over de uiteindelijke opname.

De inclusiecriteria omvatten alle typen digitale gezondheidsinterventies (bijv. webgebaseerde programma's, mobiele applicaties) om een uitgebreide analyse en directe vergelijking tussen technologische modaliteiten mogelijk te maken. Studies moesten uitkomsten rapporteren die verband houden met stress, angst of depressie met behulp van gevalideerde meetschalen. Studies werden uitgesloten als ze de volgende kenmerken bezaten: gebrek aan beoordeling van relevante variabelen, populatie buiten het beoogde domein, overzichtsartikelen, abstracts, hoofdartikelen of brieven, dierstudies of caserapporten. Studies die onvoldoende gegevens rapporteerden voor het berekenen van effectgroottes, zelfs na pogingen om deze van de auteurs te verkrijgen, werden uitgesloten van de meta-analyse. Conferentieabstracts werden uitgesloten vanwege het gebrek aan gedetailleerde informatie en diepgaande methodologie die nodig is voor een robuuste beoordeling van kwaliteit en data-extractie. Citaties uit alle databases werden geïmporteerd in een EndNote X21-bibliotheek (Clarivate Analytics).

Beoordeling van methodische kwaliteit
De kwaliteit van de opgenomen RCT's werd onafhankelijk beoordeeld door twee auteurs (DZ en YFC) volgens de richtlijnen van de Cochrane reviews21. De evaluatie-inhoud omvat (1) willekeurige sequentiegeneratie, (2) verberging van toewijzing, (3) blindering van deelnemers en personeel, (4) blindering van uitkomstbeoordeling, (5) onvolledige uitkomstgegevens, (6) selectieve rapportage en (7) andere vormen van bias. Elke opgenomen studie werd beoordeeld als een "laag", "hoog" of "onduidelijk" risico op bias voor elk domein. Als de onderzoekers de vier criteria als "laag" beoordeelden en er geen ernstige gebreken werden vastgesteld, dan werd de studie beoordeeld als laag risico op bias.

Extractie van de gegevens
De volgende gegevens uit in aanmerking komende studies zijn onafhankelijk geselecteerd door twee auteurs (JZ en DZ): auteurs, publicatiejaar, land, deelnemerskenmerken (inclusief leeftijd, steekproefgrootte en groepsverdeling), beoordelingsinstrumenten gebruikt voor depressie, angst en stress, digitale gezondheidsinterventies (bevallingswijze, behandelingsduur, controlegroep, intentie om te behandelen, verloopspercentage) en de bijbehorende statistische gegevens. De procedure voor het omgaan met ontbrekende gegevens (bijv. standaarddeviaducties) hield in dat men binnen een periode van vier weken twee keer probeerde contact op te nemen met de corresponderende auteurs. Als er geen antwoord wordt ontvangen, worden SDs berekend uit standaardfouten, betrouwbaarheidsintervallen of P-waarden die in de studies zijn gegeven, volgens de methoden beschreven in Cochrane Handbook21. Eventuele afwijkingen of inconsistenties in de geëxtraheerde gegevens werden opgelost door overleg tussen de twee beoordelaars (JZ en DZ). Als er geen consensus kon worden bereikt, werd een derde beoordelaar (XXZ) geraadpleegd om de definitieve beslissing te nemen.

Datasynthese
Voor elke uitkomst werden de kwantitatieve gegevens gesynthetiseerd en gepresenteerd als het gewogen gemiddelde verschil (WMD) met een overeenkomstig 95% betrouwbaarheidsinterval (BI). De WMD's werden berekend door de scores van vóór tot na de verandering (gemiddelde en SD) uit elke in aanmerking komende studie samen te voegen. Heterogeniteit tussen de studies in directe vergelijkingen werd beoordeeld met behulp van de I2-statistiek , waarbij waarden van 25%, 50% en 75% conventioneel een lage, matige en hoge heterogeniteit aanduiden. Een fixed-effectsmodel werd toegepast wanneer heterogeniteit niet significant was (I2< 50% en P > 0,1); verder werd een random-effects model gebruikt.

De resultaten werden gevisualiseerd met behulp van bosplots, die de naam van de eerste auteur, publicatiejaar, steekproefgrootte, effectschatting met 95% BI en de bijbehorende P-waarde voor elke studie tonen. Subgroepanalyses werden afzonderlijk uitgevoerd voor elk primaire uitkomstpunt (stress, angst en depressie). Voor elke uitkomst werden de analyses gestratificeerd met het specifieke meetinstrument dat werd gebruikt (bijv. voor stress: Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC)22, Brief Resilience Scale (BRS)23, Perceived Stress Scale (PSS)24, Depression Anxiety Stress Scale (DASS)-Stress subschaal 25,26,27; voor angst: Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD)28, State-Trait Anxiety Inventory (STAI), DASS-Anxiety subschaal27,29; voor depressie: Patient Health Questionnaire (PHQ)30, Beck Depression Inventory (BDI)31, DASS-Depression subschaal26,27). Andere subgroepvariabelen waren onder andere: (1) interventietechniek: web- of app-gebaseerde cognitieve gedragstherapie (CGT), mindfulness-gebaseerde interventie (MBI), lichamelijke activiteitsinterventie (PAI) en andere psychologische interventies (OPI) exclusief CGT, MBI en PAI; (2) begeleidingsformaat: alleen herinnering, alleen feedback, gemengd (herinnering + feedback), of geen; (3) leveringswijze: smartphone-app, webgebaseerd platform/programma, of een andere variant; (4) behandelduur: ≤ 4 weken, > 4 tot < 8 weken, of ≥ 8 weken; (5) wervingsroute: online, gemengd, op de campus of niet gespecificeerd; en (6) type controlegroep: actief of passief. Passieve controles krijgen geen interventie omdat zij dienen om de natuurlijke geschiedenis van de aandoening en placebo-effecten te reguleren. Daarentegen krijgen actieve controles een alternatieve, standaard- of placebo-interventie om te controleren op niet-specifieke effecten van het interventieproces. De beoordeling van publicatiebias omvatte het onderzoeken van de asymmetrie van de funnel plot en het uitvoeren van de regressietest van Egger. Bias werd als aanwezig beschouwd als visuele asymmetrie gepaard ging met een significant Egger-testresultaat (P < 0,05). De Egger-test werd uitsluitend uitgevoerd op uitkomsten met 10 of meer studies om de krachtvan 32 te waarborgen. De primaire data-analyse, inclusief het genereren van bos- en trechterplotten, werd uitgevoerd met Review Manager (RevMan) versie 5.3 software. Daarnaast werd Stata versie 18 gebruikt om de statistische beoordeling van publicatiebias (Egger's test) uit te voeren.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

In totaal werden aanvankelijk 20.975 potentieel relevante studies geïdentificeerd uit de zes databases. Nadat 7.374 dubbele dossiers waren verwijderd, ondergingen 13.601 studies screening. Hiervan werden er 13.548 uitgesloten op basis van hun titels en samenvattingen. De overige 53 studies werden volledig beoordeeld op geschiktheid. Na deze beoordeling werden 31 studies uitgesloten om de volgende redenen: (1) gebruik van niet-gevalideerde of ongepaste meetschalen (n = 7), (2) interventie die niet voldeed aan de inclusiec...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

De huidige meta-analyse identificeerde 22 RCT's met 3.655 deelnemers om de effectiviteit van digitale gezondheidsinterventies bij het verminderen van stress, angst en depressie onder universiteitsstudenten te onderzoeken. Als een schaalbare, goedkope en gemakkelijk toegankelijke vorm van psychologische ondersteuning hebben digitale gezondheidsinterventies een sterk implementatiepotentieel getoond in de studentenpopulatie. Onze systematische review en meta-analyse tonen aan dat digitale g...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs verklaren dat zij geen belangenconflicten hebben.

Dankbetuigingen

Deze studie werd ondersteund door de Provinciale Eersteklascursus in Medische Statistiek, een project geïnitieerd door het Jiangxi Provincial Department of Education (003031604) en het University Student Innovation and Entrepreneurship Program: Sound Healing: A Mobile Health Intervention for College Student Anxiety Based on the Multi-Theory Model (MTM) (2404230055). Xingxin Zhan en Liqin Huang: bedachten en ontwierpen het onderzoek. Xingxin Zhan, Ju Zeng, Dan Zhu en Yifan Chen: voerden het onderzoek uit en analyseerden de gegevens. Xingxin Zhan: schreef het artikel. Alle auteurs hebben het manuscript herzien.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
EndNote ClarivateX21Software dat wordt gebruikt voor literatuurbeheer en screening
Review Manager (RevMan) The Cochrane Collaboration5.3Software dat wordt gebruikt voor meta-analyse
stataStataCorp LLC18Software dat wordt gebruikt voor statistische analyse en gegevensbeheer

Referenties

  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).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Trefwoorden

Stressreductieangstreductiedepressiereductiegerandomiseerde gecontroleerde studiesgeestelijke gezondheidszorghoger onderwijs
Video binnenkort beschikbaar
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleid

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.