General Demographics and Behavioral Patterns of Visitors Using a Self-help Website for Identification of and Intervention in Alcoholism and Common Mental Disorders in Suriname: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health applications have been shown to be an accepted means to provide mental health information and advice in various high- and middle-income countries. Started in 2015, ehealth.sr was the first website to offer preventive information, self-tests, and unguided digital self-help for depression, anxiety symptoms, and problematic alcohol use in Suriname, an upper middle-income country in South America. OBJECTIVE: This study aimed to assess the general demographics and behavioral patterns of the visitors of ehealth.sr, as well as to evaluate different promotional channels to attract the target audience to the website. METHODS: Data collection for this study took place between August 2015 and December 2020. Conventional promotion channels such as newspaper and radio advertisements as well as social media advertisements were used to attract users to the website. The number of visits and activity on the website was registered using Google analytics and the website's internal activity log. RESULTS: On average, about 115 unique visitors accessed the website per month. The average number of visits to the website increased notably when social media advertisement campaigns were conducted (266 per month in 2018) compared to when traditional advertisements campaigns through papers, radio, and television were used (34 per month in 2019). Of the 1908 new visitors, 1418 (74.32%) were female. On average, visitors accessed 2 (SD 0.3) pages of the website and a session lasted 2.6 (SD 0.9) minutes. The most popular pages for intervention on the website were those for the mood or anxiety screening (731/942, 77.6%) as opposed to those for alcohol screening (211/942, 22.4%). People aged <45 years (on average, 2.2 pages per session for 3.2 minutes) made more use of the website than people aged ≥45 years (on average, 1.7 pages per session for 2 minutes). CONCLUSIONS: Promotion via social media led to more visitors to the website than newspaper or radio advertisements. Younger age groups and females visited the website more often. The pages on preventive information and brief self-tests were visited more frequently than the self-help modules. In general, user adherence to the website in terms of the average session duration and number of viewed pages per session is low and is a key point of concern for the successful implementation of digital mental health websites.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».