Smartphone, Social Media, and Mental Health App Use in an Acute Transdiagnostic Psychiatric Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite high rates of smartphone ownership in psychiatric populations, there are very little data available characterizing smartphone use in individuals with mental illness. In particular, few studies have examined the interest and use of smartphones to support mental health. OBJECTIVE: This study aimed to (1) characterize general smartphone app and social media usage in an acute transdiagnostic psychiatric sample with high smartphone ownership, (2) characterize current engagement and interest in the use of smartphone apps to support mental health, and (3) test demographic and clinical predictors of smartphone use. METHODS: The survey was completed by all patients attending an adult partial hospital program, with no exclusion criteria. The primary outcomes were frequency of use of general and mental health smartphone apps (smartphone use survey) and the frequency of social media use and phone-checking behavior (mobile technology engagement scale). RESULTS: Overall, 322 patients (aged mean 33.49, SD 13.87 years; 57% female) reported that their most frequently used app functions were texting, email, and social media. Younger individuals reported more frequent use across most types of apps. Baseline depression and anxiety symptoms were not associated with the frequency of app use. Participants reported health care, calendar, and texting apps as most supportive of their mental health and social media apps as most negatively affecting their mental health. Most patients reported an interest in (73.9% [238/322]) and willingness to use (81.3% [262/322]) a smartphone app to monitor their mental health condition. Less than half (44%) of the patients currently had a mental health app downloaded on their smartphone, with mindfulness and meditation apps being the most common type. CONCLUSIONS: The high interest in and willingness to use mental health apps, paired with the only moderate current reported usage, indicate a potential unmet treatment opportunity in psychiatric populations. There is potential to optimize non-mental health-specific apps to better support the needs of those with mental illness and to design a new wave of mental health apps that match the needs of these populations as well as the way they use smartphones in daily life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».