An App-Based Intervention for Adolescents Exposed to Cyberbullying in Norway: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents exposed to negative online events are at high risk to develop mental health problems. Little is known about what is effective for treatment in this group. NettOpp is a new mobile app for adolescents who have been exposed to cyberbullying or negative online experiences in Norway. OBJECTIVE: The aim of this paper is to provide a description of the content of the intervention and about a randomized controlled trial that will be conducted to examine the effectiveness of NettOpp. This protocol is written in accordance with the Spirit 2013 Checklist. METHODS: An effectiveness study with a follow-up examination after 3 months will be conducted to evaluate the mobile app. Adolescents will be recruited through schools and will be randomly assigned to the intervention (NettOpp) group and a waiting-list control group. The adolescents (aged 11 to 16 years) will respond to self-report questionnaires on the internet. Primary outcomes will be changes in mental health assessed with the Strengths and Difficulties Questionnaire, the WHO-Five Well-being Index, and the Child and Adolescent Trauma Screen. RESULTS: Recruitment will start in January 2022. The results from this study will be available in 2023. CONCLUSIONS: There are few published evaluation studies on app-based interventions. This project and its publications will contribute new knowledge to the field. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04176666; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04176666. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31789.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».