Apprentices’ Attitudes Toward Using a Mental Health Mobile App to Support Healthy Coping: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Apprenticeships are a common pathway for young people transitioning into the workforce. Apprentices often face many employment-related challenges and have high levels of psychological distress, drug and alcohol use, and suicidal ideation. Little is known about the attitudes of apprentices toward using smartphone apps to support their mental health and the content that would engage them. OBJECTIVE: This study explored (1) apprentices' interest in using an app to support their mental health and (2) the healthy coping strategies used to manage their mental well-being in the face of workplace challenges, in order to inform future app content. METHODS: A mixed methods study was conducted with 54 apprentices (50/54 male, 93%) with a mean age of 22.7 (SD 5.7) years. Participants completed a survey on preferred ways of using an app to support mental health. Across 8 focus groups, participants were asked to describe healthy strategies they used to cope with occupational stressors. RESULTS: Only 11% (6/54) of participants currently used a well-being app, but there was high interest in using an app to support their friends (47/54 participants, 87%) and develop self-help strategies to manage or prevent mental health issues (42/54 participants, 78%). Four major types of coping behaviors were identified: (1) social connection for disclosure, advice, and socializing; (2) pleasurable activities, such as engaging in hobbies, time-outs, and developing work-life separation; (3) cognitive approaches, including defusing from thoughts and cognitive reframing; and (4) self-care approaches, including exercise, a healthy diet, and getting adequate sleep. CONCLUSIONS: There is interest among apprentices to use an app with a positive well-being focus that helps them to develop self-management skills and support their friends. Apprentices utilized a range of healthy behaviors to cope with workplace stressors that can be incorporated into mental health apps to improve uptake and engagement. However, many of the preferred coping strategies identified are not those focused on by currently available apps, indicating the need for more targeted digital interventions for this group.
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 | 0,006 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».