Developing a Web-Based App to Assess Mental Health Difficulties in Secondary School Pupils: Qualitative User-Centered Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary schools are an ideal setting to identify young people experiencing mental health difficulties such as anxiety or depression. However, current methods of identification rely on cumbersome paper-based assessments, which are lengthy and time-consuming to complete and resource-intensive for schools to manage. Artemis-A is a prototype web app that uses computerized adaptive testing technology to shorten the length of the assessment and provides schools with a simple and feasible solution for mental health assessment. OBJECTIVE: The objectives of this study are to coproduce the main components of the Artemis-A app with stakeholders to enhance the user interface, to carry out usability testing and finalize the interface design and functionality, and to explore the acceptability and feasibility of using Artemis-A in schools. METHODS: This study involved 2 iterative design feedback cycles-an initial stakeholder consultation to inform the app design and user testing. Using a user-centered design approach, qualitative data were collected through focus groups and interviews with secondary school pupils, parents, school staff, and mental health professionals (N=48). All transcripts were thematically analyzed. RESULTS: Initial stakeholder consultations provided feedback on preferences for the user interface design, school administration of the assessment, and outcome reporting. The findings informed the second iteration of the app design and development. The unmoderated usability assessment indicated that young people found the app easy to use and visually appealing. However, school staff suggested that additional features should be added to the school administration panel, which would provide them with more flexibility for data visualization. The analysis identified four themes relating to the implementation of the Artemis-A in schools, including the anticipated benefits and drawbacks of the app. Actionable suggestions for designing mental health assessment apps are also provided. CONCLUSIONS: Artemis-A is a potentially useful tool for secondary schools to assess the mental health of their pupils that requires minimal staff input and training. Future research will evaluate the feasibility and effectiveness of Artemis-A in a range of UK secondary schools.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».