MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3023577612 · doi:10.2196/17044

High School Students’ Preferences and Design Recommendations for a Mobile Phone–Based Intervention to Improve Psychological Well-Being: Mixed Methods Study

2020· article· en· W3023577612 sur OpenAlexvenueno aff
Ulrika Müssener, Kristin Thomas, Preben Bendtsen, Marcus Bendtsen

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthPsychological interventionMobile phoneMental healthAnxietyIntervention (counseling)PsychologyTest (biology)PhoneStress managementMedical educationApplied psychologyClinical psychologyMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young adults' mental health is characterized by relatively high rates of stress and anxiety and low levels of help-seeking behavior. Mobile health (mHealth) interventions could offer a cost-effective and readily available avenue to provide personalized support to young adults. More research needs to be directed at the development of mHealth interventions targeting youths specifically, as well as at determining how to reach young people and how to effectively intervene to improve psychological well-being. OBJECTIVE: The objective was to gather perceptions from high school students to inform the development of a prototype mHealth intervention aiming to promote psychological well-being. METHODS: A mixed methods design was used to (1) investigate high school students' perceptions about stress and its consequences in daily life, as well as their ability to cope with stress, and (2) explore their preferences and design recommendations for an mHealth intervention to improve psychological well-being. Students from two high schools in the southeast of Sweden were invited to take part in the study. Recruitment of high school students was completed over a 6-week period, between October 25 and December 7, 2018. Recruitment entailed inviting students to complete a stress test (ie, screening and feedback) on their mobile phones. After completing the stress test, all participants were invited to complete a follow-up questionnaire and take part in telephone interviews. RESULTS: A total of 149 high school students completed the stress test, of which 68 completed the questionnaire. There were 67 free-text comments distributed across the items. The majority of participants (55/68, 81%) stated that they coped with stress better or in the same way after engaging in the stress test, due to time management, dialogue with others, and self-refection. A total of 4 out of 68 participants (6%)-3 female students (75%) and 1 male student (25%)-took part in telephone interviews. Three main themes were identified from the interview data: perceptions about stress, design features, and intervention features. CONCLUSIONS: Stress was described by the students as a condition caused by high demands set by oneself and the social environment that impacted their physical health, personal relationships, school performance, and emotional well-being. Participants claimed that mHealth interventions need to be clearly tailored to a young age group, be evidence based, and offer varied types of support, such as information about stress, exercises to help organize tasks, self-assessment, coping tools, and recommendations of other useful websites, literature, blogs, self-help books, or role models. Mobile phones seemed to be a feasible and acceptable platform for the delivery of an intervention.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207