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Enregistrement W2098828276 · doi:10.2196/mhealth.2827

Usage of Social Media and Smartphone Application in Assessment of Physical and Psychological Well-Being of Individuals in Times of a Major Air Pollution Crisis

2014· article· en· W2098828276 sur OpenAlexvenueno aff
Melvyn Zhang, Cyrus S. H. Ho, Fang Pan, Yanxia Lu, Roger Ho

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingThe InternetSocial mediaGovernment (linguistics)Internet privacyPsychologyPopulationScale (ratio)Public relationsApplied psychologyBusinessWorld Wide WebPolitical scienceMedicineComputer scienceEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Crisis situations bring about many challenges to researchers, public institutions, and governments in collecting data and conducting research in affected individuals. Recent developments in Web-based and smartphone technologies have offered government and nongovernment organizations a new system to disseminate and acquire information. However, research into this area is still lacking. The current study focuses largely on how new social networking websites and, in particular, smartphone technologies could have helped in the acquisition of crucial research data from the general population during the recent 2013 Southeast Asian Haze. This crisis lasted only for 1 week, and is unlike other crisis where there are large-scale consequential after-effects. OBJECTIVE: To determine whether respondents will make use of Internet, social media, and smartphone technologies to provide feedback regarding their physical and psychological wellbeing during a crisis, and if so, will these new mechanisms be as effective as conventional, technological, Internet-based website technologies. METHODS: A Web-based database and a smartphone application were developed. Participants were recruited by snowball sampling. The participants were recruited either via a self-sponsored Facebook post featuring a direct link to the questionnaire on physical and psychological wellbeing and also a smartphone Web-based application; or via dissemination of the questionnaire link by emails, directed to the same group of participants. Information pertaining to physical and psychological wellbeing was collated. RESULTS: A total of 298 respondents took part in the survey. Most of them were between the ages of 20 to 29 years and had a university education. More individuals preferred the option of accessing and providing feedback to a survey on physical and psychological wellbeing via direct access to a Web-based questionnaire. Statistical analysis showed that demographic variables like age, gender, and educational levels did not influence the mechanism of access. In addition, the participants reported a mean number of 4.03 physical symptoms (SD 2.6). The total Impact of Event Scale-Revised (IES-R) score was 18.47 (SD 11.69), which indicated that the study population did experience psychological stress but not post-traumatic stress disorder. The perceived dangerous Pollutant Standards Index (PSI) level and the number of physical symptoms were associated with higher IES-R Score (P<.05). CONCLUSIONS: This is one of the first few studies demonstrating the use of Internet in data collection during an air-pollution crisis. Our results demonstrated that the newer technological modalities have the potential to acquire data, similar to that of conventional technologies. Demographic variables did not influence the mechanism of usage. In addition, our findings also suggested that there are acute physical and psychological impacts on the population from an air-pollution crisis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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