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Enregistrement W2810819467 · doi:10.2196/10067

Desired Features of a Digital Technology Tool for Self-Management of Well-Being in a Nonclinical Sample of Young People: Qualitative Study

2018· article· en· W2810819467 sur OpenAlexvenueno aff
Camilla Babbage, Georgina M. Jackson, Elena Nixon

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésThematic analysisCoping (psychology)PsychologySelf-managementQualitative researchMoodWell-beingMental healthStressorDigital healthApplied psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyComputer scienceHealth carePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adaptive coping behaviors can improve well-being for young people experiencing life stressors, while maladaptive coping can increase vulnerability to mental health problems in youth and into adulthood. Young people could potentially benefit from the use of digital technology tools to enhance their coping skills and overcome barriers in help-seeking behaviors. However, little is known about the desired digital technology use for self-management of well-being among young people in the general population. OBJECTIVE: This is a small, qualitative study aimed at exploring what young people desire from digital technology tools for the self-management of their well-being. METHODS: Young people aged 12-18 years were recruited from the general community to take part in semistructured interviews. Recorded data from the interviews were transcribed and analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: In total, 14 participants were recruited and completed the study, with a mean age of 14.6 years (female n=3). None of the participants reported using any digital tools specifically designed to manage well-being. However, as indicated through the emerged themes, young people used digital technology to reduce their stress levels and manage their mood, mainly through games, music, and videos. Overall, identified themes showed that young people were keen on using such tools and desired certain facets and features of an ideal tool for self-management of well-being. Themes related to these facets indicated what young people felt a tool should do to improve well-being, including being immersed in a stress-free environment, being uplifting, and that such a tool would direct them to resources based on their needs. The feature-based themes suggested that young people wanted the tool to be flexible and enable engagement with others while also being sensitive to privacy. CONCLUSIONS: The young people interviewed in this study did not report engaging with digital technology specialized to improving well-being but instead used media already accessed in their daily lives in order to self-manage their psychological states. As a result, the variety of coping strategies reported and digital tools used was limited to the resources that were already being used for recreational and social purposes. These findings contribute to the scarce research into young people's preferred use of digital technology tools for the self-management of their well-being. However, this was a small-scale study and the current participant sample is not representative of the general youth population. Therefore, the results are only tentative and warrant further investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,436 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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