MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013825480 · doi:10.2196/15777

Smartphone Self-Monitoring by Young Adolescents and Parents to Assess and Improve Family Functioning: Qualitative Feasibility Study

2020· article· en· W3013825480 sur OpenAlexvenueno aff
Dallas Swendeman, Stephanie Sumstine, Amber Brink, Deborah Mindry, Melissa Medich, Michael A. Russell

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClinical and Translational Science Institute, University of California, Los AngelesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesWilliam T. Grant FoundationCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute of Mental HealthUniversity of California, Los Angeles
Mots-clésBedtimePsychologyEveningAffect (linguistics)Developmental psychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The natural integration of mobile phones into the daily routines of families provides novel opportunities to study and support family functioning and the quality of interactions between family members in real time. OBJECTIVE: This study aimed to examine user experiences of feasibility, acceptability, and reactivity (ie, changes in awareness and behaviors) of using a smartphone app for self-monitoring of family functioning with 36 participants across 15 family dyads and triads of young adolescents aged 10 to 14 years and their parents. METHODS: Participants were recruited from 2 family wellness centers in a middle-to-upper income shopping area and a low-income school site. Participants were instructed and prompted by alarms to complete ecological momentary assessments (EMAs) by using a smartphone app over 2 weeks 4 times daily (upon waking in the morning, afternoon, early evening, and end of day at bedtime). The domains assessed included parental monitoring and positive parenting, parent involvement and discipline, parent-child conflict and resolution, positive interactions and support, positive and negative affect, sleep, stress, family meals, and general child and family functioning. Qualitative interviews assessed user experiences generally and with prompts for positive and negative feedback. RESULTS: The participants were primarily white and Latino of mixed-income- and education levels. Children were aged 10 to 14 years, and parents had a mean age of 45 years (range 37-50). EMA response rates were high (95% to over 100%), likely because of cash incentives for EMA completion, engaging content per user feedback, and motivated sample from recruitment sites focused on social-emotional programs for family wellness. Some participants responded for up to 19 days, consistent with some user experience interview feedback of desires to continue participation for up to 3 or 4 weeks. Over 80% (25/31) of participants reported increased awareness of their families' daily routines and functioning of their families. Most also reported positive behavior changes in the following domains: decision making, parental monitoring, quantity and quality of time together, communication, self-regulation of stress and conflict, discipline, and sleep. CONCLUSIONS: The results of this study support the feasibility and acceptability of using smartphone EMA by young adolescents and parents for assessing and self-monitoring family daily routines and interactions. The findings also suggest that smartphone self-monitoring may be a useful tool to support improvement in family functioning through functions of reflection on antecedents and consequences of situations, prompting positive and negative alternatives, seeding goals, and reinforcement by self-tracking for self-correction and self-rewards. Future studies should include larger samples with more diverse and higher-risk populations, longer study durations, the inclusion of passive phone sensors and peripheral biometric devices, and integration with counseling and parenting interventions and programs.

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)0,002
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207