Monitoring Beliefs and Physiological Measures Using Wearable Sensors and Smartphone Technology Among Students at Risk of COVID-19: Protocol for a mHealth Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has impacted lives significantly and greatly affected an already vulnerable population, college students, in relation to mental health and public safety. Social distancing and isolation have brought about challenges to student's mental health. Mobile health apps and wearable sensors may help to monitor students at risk for COVID-19 and support their mental well-being. OBJECTIVE: Through the use of a wearable sensor and smartphone-based survey completion, this study aimed to monitor students at risk for COVID-19. METHODS: We conducted a prospective study of students, undergraduate and graduate, at a public university in the Midwest. Students were instructed to download the Fitbit, Social Rhythms, and Roadmap 2.0 apps onto their personal mobile devices (Android or iOS). Subjects consented to provide up to 10 saliva samples during the study period. Surveys were administered through the Roadmap 2.0 app at five timepoints - at baseline, 1-month later, 2-months later, 3-months later, and at study completion. The surveys gathered information regarding demographics, COVID-19 diagnoses and symptoms, and mental health resilience, with the aim of documenting the impact of COVID-19 on the college student population. RESULTS: This study enrolled 2,158 college students between September 2020 and January 2021. Subjects are currently being followed on-study for one academic year. Data collection and analysis are ongoing. CONCLUSIONS: This study examined student health and well-being during the COVID-19 pandemic. It also assessed the feasibility of wearable sensor use and survey completion in a college student population, which may inform the role of our mobile health tools on student health and well-being. Finally, using wearable sensor data, biospecimen collection, and self-reported COVID-19 diagnosis, our results may provide key data towards the development of a model for the early prediction and detection of COVID-19. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT04766788.
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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,010 |
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 ».