Assessing the usability and user engagement of Thought Spot - A digital mental health help-seeking solution for transition-aged youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the perceived usability of and user engagement with a digital platform (Thought Spot) designed to enhance mental health and wellness help-seeking among transition-aged youth (TAY; 17-29-years old). MATERIALS AND METHODS: Survey responses and usage patterns were collected as part of a randomized controlled trial evaluating the efficacy of Thought Spot. Participants given Thought Spot completed an adapted Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use (USE) Questionnaire to measure perceived usability of the platform. User engagement patterns on Thought Spot were examined using analytics data collected throughout the study (March 2018-June 2019). RESULTS: A total of 131 transition-aged participants completed the USE questionnaire and logged on to Thought Spot at least once. Ease of learning scored higher than ease of use, usefulness and satisfaction. Participants identified numerous strengths and challenges related to usability, visual appeal, functionality and usefulness of the content. In terms of user engagement, most participants stopped using the platform after 3 weeks. Participants searched and were interested in a variety of resources, including mental health, counselling and social services. DISCUSSION: Participants reported mixed experiences while using Thought Spot and exhibited low levels of long-term user engagement. User satisfaction, the willingness to recommend Thought Spot to others, and the willingness for future use appeared to be influenced by content relevance, ease of learning, available features, and other contextual factors. Analysis of the types of resources viewed and searches conducted by TAY end-users provided insight into their behaviour and needs. CONCLUSION: Users had mixed perceptions about the usability of Thought Spot, which may have contributed to the high attrition rate. User satisfaction and engagement appears to be influenced by content relevance, ease of learning, and the types of features available. Further investigation to understand the contextual factors that affect TAYs' adoption and engagement with digital mental health tools is required.
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».