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Enregistrement W3214757873 · doi:10.2196/24840

Development of a Web-Based School Support System Within the AVATAR Project for Psychosocial Well-being in Adolescents: Pilot Feasibility Study

2021· article· en· W3214757873 sur OpenAlexvenueno aff
Francesca Mastorci, Paolo Piaggi, Gabriele Trivellini, Cristina Doveri, Anselmo Casu, Luca Bastiani, Irene Marinaro, Cristina Vassalle, Alessandro Pingitore

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialAvatarPsychologyContext (archaeology)Web applicationApplied psychologyPopulationMedical educationComputer scienceMedicineWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health and well-being promotions are key points of educational programs for adolescents within schools. There are several health education programs mainly based on lifestyle habit changes; however, social and emotional dimensions should be considered within these educational strategies. OBJECTIVE: This study aimed to (1) develop a new web-based school support system to assess and analyze individual, classroom, and scholastic institute data on lifestyle habits, social context, emotional status, and scholastic performance; (2) create a web tool for managing the well-being of adolescents through a dynamic and personalized interface that provides immediate feedback that allows the school to monitor progress; and (3) evaluate, in a pilot study, the feasibility of this web-based school support system in order to build health programs that are specific to the needs of the studied population. METHODS: The AVATAR (a new purpose for the promotion and evaluation of health and well-being among healthy teenagers) method consists of integrating the information coming from different questionnaires. In particular, to allow planning didactic and educational actions based on the results obtained, the AVATAR approach allows subdivision of the results of the different observed variables and the 4 components into the following 3 percentile categories: modify, improve, and maintain. The AVATAR web platform was designed to collect data on lifestyle, emotional status, and social context from junior high schools in terms of the fundamental aspects of adolescent daily life, with free use by the scholastic community (scholars, teachers, and parents). In this pilot/feasibility study, data from 331 students were acquired between 2018 and 2019 at the beginning of the scholastic year (pre) and at the end following the school-based program (post). RESULTS: Preliminary results showed that after school planning and specific program implementation, defined after AVATAR feedback, students reported better well-being perception characterized by higher perception in psychological well-being (P=.001), mood (P=.001), self-perception (P=.006), and autonomy (P=.001), and an increase in the perception of financial resources (P=.001), which helped in developing healthy lifestyle habits (P=.007). In the social context assessment, students reported stronger relationships with family (P=.02) and peers (P=.001), and a lower perception of bullying (P=.001). CONCLUSIONS: The AVATAR web-based platform is a feasible and flexible tool for the health and well-being management of adolescents from epidemiological, preventive, and educational points of view. In particular, it can be used to (1) promote information campaigns aimed at modifying risk behaviors in the student population, (2) sensitize students and put them at the center of their growth path, (3) inform institutions about the health and well-being of the school population, (4) ensure health programs are acceptable and feasible to users before launching on a large scale, and (5) improve the relationship of users (school) and educational agencies with research groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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