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Enregistrement W3159663287 · doi:10.2196/21837

A School-Based Mobile App Intervention for Enhancing Emotion Regulation in Children: Exploratory Trial

2021· article· en· W3159663287 sur OpenAlexvenueno aff
Bettina Moltrecht, Praveetha Patalay, Jessica Deighton, Julian Edbrooke‐Childs

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésUsabilitymHealthMental healthContext (archaeology)Intervention (counseling)Psychological interventionMobile appsDigital healthPsychologyScale (ratio)MedicineApplied psychologyMedical educationClinical psychologyWorld Wide WebComputer sciencePsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most mental health disorders are first experienced in childhood. The rising rates of mental health difficulties in children highlight the need for innovative approaches to supporting children and preventing these difficulties. School-based digital interventions that address shared risk factors and symptoms, such as emotion dysregulation, present exciting opportunities to enhance mental health support for children on a larger scale. OBJECTIVE: This study investigates the use of a new app-based intervention designed to support children's emotion regulation in schools. The aim is to optimize the usability, acceptability, and utility of the app and explore its scope for implementation with the target user in the school context. METHODS: As part of an interdisciplinary development framework, the app is being evaluated in a 3-month trial across 4 primary schools. In total, 144 children (aged 10-12 years) took part and accessed the intervention app in the classroom or at home. Outcomes regarding usability, acceptability, and implementation opportunities were assessed through digital user data, self-report questionnaires (132/144, 91.6%), and semistructured interviews with children (19/144, 13.2%) and teachers (6/8, 75%). RESULTS: The app usage data showed that 30% (128/426) of the users were returning users. Self-report data indicated that 40.1% (53/132) of the children had not used the app, whereas 57.5% (76/132) had used it once or more. Of the children who had used the app, 67% (51/76) reported that the app was helpful. Interviews with children and teachers suggested positive experiences with the app and that it helped them to calm down and relax. Children reported that they perceived the app as acceptable, usable, and helpful. In terms of the intervention's usability, most features functioned well; however, certain technical issues were reported, which may have led to reduced engagement levels. Teachers not only reported overall positive experiences but also discussed access difficulties and reported a lack of content as one of the main barriers to implementing the app. Having a web-based app significantly enhanced accessibility across devices and settings and provided teachers with more opportunities to use it. We identified the need for new, activating app features in addition to the existing, primarily relaxing ones. The findings indicated that it is possible to use and evaluate an app intervention in the school context and that the app could help enhance children's emotion regulation. We discuss areas for improvement regarding the app, study design, and future implementation strategies. CONCLUSIONS: We share important insights with regard to the development, implementation, and evaluation of a new app for supporting children's emotion regulation in schools. Our results demonstrate that mental health apps represent a promising means to facilitate effective mental health service provision in and outside of the school context. Important lessons learned are shared to support other researchers and clinicians on similar journeys.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,839

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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,426
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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