S106. MONITORING SOCIAL FUNCTIONING THROUGH A MOBILE-BASED APPLICATION FOR YOUTH AT-RISK OF PSYCHOSIS: 2-MONTH FEASIBILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Youth at clinical high-risk (CHR) for developing psychosis are characterized by long-standing social deficits and isolation compared to healthy youth. Because poor social functioning is predictive of transition to psychosis, it is important to monitor its fluctuations. Objectives: 1) To test initial usability of an app (SOMO); and 2) to confirm that SOMO is acceptable, feasible, and safe to monitor daily social functioning among youth at clinical high-risk (CHR) for developing psychosis. Methods Participants: 24 CHR participants (12–30 years old) used SOMO for 2 months to test its initial feasibility to monitor social functioning. Measures: 1) SOMO comprises 13 daily questions regarding social interactions in-person or online covering: type of relationship, time spent together, quality of the interaction, activities done, conflict and resolution, meaningfulness of the interaction, subjective opinion of the socialization, and level of loneliness. 2) Social functioning was assessed with the Social Functioning Scale (GF:S), which assesses peer relationships, peer conflict, age-appropriate intimate relationships, and involvement with family members. 3) Qualitative data of the SOMO was gathered through the 23-item Mobile Application Rating Scale (MARS) covering questions about engagement, functionality, aesthetics, information provided, and subjective quality of SOMO. Analyses. a) Descriptive information of 1) usability data (i.e., loggings, social relationships, ad meaningfulness) and 2) the app quality ratings (i.e., engagement, functionality, aesthetics, and information) was collected. Results There were 750 loggings over the 2-month testing period, with 50% of participants logging in at least every other day. Participants had 690 in-person interactions and 497 online interactions. The most meaningful interactions were considered the ones with their partner, followed by interactions with friends, casual friends, family, others and strangers in-person respectively. Participants reported conflict in 18.2% of their interactions. SOMO obtained a high overall score on the MARS (M=4.38). Ratings for engagement (M=3.91), functionality (M=4.54), aesthetics (M=4.56), information (M=4.51), subjective score (M=3.89), and perceived impact in behavior (M=3.52) were higher than other relevant mHealth apps. All participants rated SOMO as safe. Social functioning did not change significantly after using SOMO. Discussion SOMO demonstrated initial acceptability, feasibility, and safety among CHR participants.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».