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Enregistrement W2936004180 · doi:10.2196/11310

Evaluation of the Effectiveness of a Musical Cognitive Restructuring App for Black Inner-City Girls: Survey, Usage, and Focus Group Evaluation

2019· article· en· W2936004180 sur OpenAlexvenueno aff
Angela Neal‐Barnett, Robert E. Stadulis, Delilah Ellzey, Elizabeth Jean, Tiffany Rowell, Keaton Somerville, Kallie Petitti, Benjamin Siglow, Arden Ruttan, Mary Hogue

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupMusicalRestructuringInner cityCognitionPsychologyApplied psychologyGroup (periodic table)Focus (optics)Cognitive restructuringComputer scienceSociologyArtVisual artsMarketingBusinessSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research on mobile health (mHealth) app use during adolescence is growing; however, little attention has been paid to black adolescents, particularly black girls, who are generally underresearched and underserved in psychological intervention research. Cognitive restructuring is an important tool in anxiety and fear management and involves two parts: (1) recognizing and deconstructing erroneous thoughts and (2) replacing negative anxiety and stress-provoking thoughts with positive thoughts. In our work with black adolescent females, we found that cognitive restructuring is a difficult skill to practice on one's own. Thus, drawing upon the importance of music in the black community, we developed the Build Your Own Theme Song (BYOTS) app to deliver a musical form of the technique to middle-school black girls. OBJECTIVE: Our aim in this mixed methods study is to evaluate the effectiveness of the BYOTS app. We hypothesize that participants will expect the app to be effective in reducing negative thoughts and that the app will meet their expectations and data generated from the app will demonstrate a reduction in negative thinking and anxiety. METHODS: A total of 72 black or biracial seventh- and eighth-grade adolescent females were enrolled in Sisters United Now (SUN), an eight-session culturally infused and app-augmented stress and anxiety sister circle intervention. Before using the BYOTS app, girls completed the Multidimensional Anxiety Scale for Children 2 and the App Expectations Survey. Usage data collected from the app included an assessment of negative thinking before and after listening to their song. After completion of the intervention, focus groups were held to gather qualitative data on participants' app experience. RESULTS: =2.82, P=.004). Four effectiveness themes emerged from the focus groups: difference in behavior and temperament, promoted calmness, helpfulness in stressful home situations, and focused thinking via the SUN theme song. CONCLUSIONS: The BYOTS app is a useful tool for delivering musical cognitive restructuring to reduce negative thinking and anxiety in an underserved urban population. Changes were supported both quantitatively and qualitatively. Participants, their peers, and their family noted the difference. Findings support expanding the research to black girls of various socioeconomic statuses and geographic diversity. Currently, the app augments SUN, a culturally relevant intervention. Future research will explore BYOTS as a stand-alone app.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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