Development of a Mobile Assessment Tool for Understanding Social Comparison Processes Among Individuals With Schizophrenia: Two-Phase Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital tools may help to address social deficits in schizophrenia, particularly those that engage social comparison processes (ie, evaluating oneself relative to others). Yet, little is known about social comparison processes in schizophrenia or how best to capture between- versus within-person variability, which is critical to engaging comparisons in digital interventions. OBJECTIVE: The goals of this pilot study were to (1) better understand affective responses to social comparisons among individuals with schizophrenia, relative to healthy controls, using a validated global self-report measure; and (2) test a new brief, mobile assessment of affective responses to social comparison among individuals with schizophrenia, relative to the full measure. This study was conducted in 2 phases. METHODS: We first compared self-reported affective responses to social comparisons between individuals with schizophrenia (n=39) and healthy controls (n=38) using a traditional self-report measure, at 2 time points. We examined the temporal stability in responses and differences between groups. We then evaluated the performance of brief, mobile assessment of comparison responses among individuals with schizophrenia, completed over 12 weeks (n=31). RESULTS: Individuals with schizophrenia showed greater variability in affective responses to social comparison than controls on traditional measures and completed an average of 7.46 mobile assessments over 12 weeks. Mobile assessments captured within-person variability in affective responses in the natural environment (intraclass correlation coefficients of 0.40-0.60). Average scores for mobile assessments were positively correlated with responses to traditional measures. CONCLUSIONS: Affective responses to social comparison vary both between and within individuals with schizophrenia and capturing this variability via smartphone surveys shows some evidence of feasibility. As affective variability is a potential indicator of poor outcomes among individuals with mental health conditions, in the future, a brief, mobile assessment of affective responses to social comparisons may be useful for screening among individuals with schizophrenia. Further research on this process is needed to identify when specific comparison messaging may be most effective in digital interventions and could suggest new therapeutic targets for illnesses such as schizophrenia.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».