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Enregistrement W3093957275 · doi:10.2196/24536

Parents’ Perceptions of Their Children’s Engagement in a Consumer-Based Meditation Mobile App: Cross-Sectional Survey Study

2020· article· en· W3093957275 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Puzia, Breanne Laird, Jeni Green, Jennifer Huberty

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessMental healthMeditationPsychological interventionAnxietyPsychologyCross-sectional studyClinical psychologyDescriptive statisticsDepression (economics)MedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, nearly half (48%) of school-aged children experience sleep disturbance that results in less than the recommended sleep duration, which may negatively impact mental health and behavior. Mindfulness interventions may improve sleep and mental health in youth. However, there are gaps in the literature regarding how children (2-12 years) and adolescents (13-17 years) practice mindfulness and the extent to which they benefit from these practices. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine parents' perceptions of their children's engagement with a consumer-based mindfulness meditation app and the extent to which they believe their children have benefitted from using the app, particularly with regard to sleep. METHODS: This study is a secondary analysis of a cross-sectional survey in adult subscribers (N=11,108) to the mindfulness meditation mobile app Calm. Participants who indicated that they had a child or children younger than 18 years (2944/11,108) who used the Calm app were asked additional questions related to their perceptions of their children's engagement with Calm. Descriptive statistics were used to assess children's app engagement, and chi-square tests and binary logistic regression models were used to assess differences in children's usage based on gender and age. RESULTS: Among the survey respondents, approximately half of the parents (1537/2944, 52.21%) reported that their children used Calm. Children used Calm mostly for (1) sleep (1168/1537, 75.99%), (2) stress (491/1537, 31.95%), (3) depression or anxiety (430/1537, 27.98%), and (4) improvement of overall health (215/1537,13.99%). Older children were more likely to begin using Calm to reduce stress, depression, or anxiety, whereas younger children were more likely begin using Calm to improve sleep. Most children used Calm when lying down to go to bed (1113/1529, 72.79%). Children were most likely to use sleep stories at night (1144/1207, 94.78%), followed by music and soundscapes (749/1114, 67.24%), meditations (736/1120, 65.71%), and breathing exercises (610/1092, 55.86%). Nearly all parents believed that using sleep stories was helpful for their children's sleep (1090/1128, 96.63%), and the majority of parents felt that the other components were also helpful for their children's sleep (music and soundscapes [570/728, 78.30%], meditations [445/696, 63.94%], and breathing exercises [610/1092, 55.86%]). CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study to explore parents' perceptions of how their children or adolescents use a popular consumer-based mindfulness mobile app (ie, Calm). As the majority of children use the app for sleep, mindfulness meditation mobile apps should consider incorporating age-appropriate sleep content to meet the needs of this audience. More research is needed to confirm the feasibility and effectiveness of mindfulness meditation apps for improving sleep and mental health in children and adolescents.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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