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Enregistrement W3088406951 · doi:10.2196/19876

Investigating the Impact of COVID-19 Lockdown on the Psychological Health of University Students and Their Attitudes Toward Mobile Mental Health Solutions: Two-Part Questionnaire Study

2020· article· en· W3088406951 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésMental healthAnxietyGeneral Health QuestionnaireComputer-assisted web interviewingSocial mediaPsychologyDepression (economics)QuestionnaireMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryClinical psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 outbreak was first reported to the World Health Organization on December 31, 2019, and it was officially declared a public health emergency of international concern on January 30, 2020. The COVID-19 outbreak and the safety measures taken to control it caused many psychological issues in populations worldwide, such as depression, anxiety, and stress. OBJECTIVE: The objectives of this study were to assess the psychological effects of the lockdown due to the COVID-19 outbreak on university students in the United Arab Emirates (UAE) and to investigate the students' awareness of mobile mental health care apps as well as their attitudes toward the use of these apps. METHODS: A two-part self-administered web-based questionnaire was delivered to students at United Arab Emirates University. The first part of the questionnaire assessed the mental state of the participants using the 12-item General Health Questionnaire (GHQ-12), while the second part contained questions investigating the participants' awareness of and attitudes toward mental health care apps. Students were invited to fill out the web-based questionnaire via social media and mailing lists. RESULTS: A total of 154 students participated in the survey, and the majority were female. The results of the GHQ-12 analysis showed that the students were experiencing psychological issues related to depression and anxiety as well as social dysfunction. The results also revealed a lack of awareness of mental health care apps and uncertainty regarding the use of such apps. Approximately one-third of the participants (44/154, 28.6%) suggested preferred functionalities and characteristics of mobile mental health care apps, such as affordable price, simple design, ease of use, web-based therapy, communication with others experiencing the same issues, and tracking of mental status. CONCLUSIONS: Like many groups of people worldwide, university students in the UAE were psychologically affected by the lockdown due to the COVID-19 outbreak. Although apps can be useful tools for mental health care delivery, especially in circumstances such as those produced by the outbreak, the students in this study showed a lack of awareness of these apps and mixed attitudes toward them. Improving the digital health literacy of university students in the UAE by increasing their awareness of mental health care apps and the treatment methods and benefits of the apps, as well as involving students in the app creation process, may encourage students to use these tools for mental health care.

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.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,267 · 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