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Enregistrement W4312659638 · doi:10.2196/35659

Personalized Help-Seeking Web Application for Chinese-Speaking International University Students: Development and Usability Study

2022· article· en· W4312659638 sur OpenAlexvenueno aff
Isabella Choi, Gemma Mestroni, Caroline Hunt

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of SydneyAustralian Government
Mots-clésPsychoeducationMental healthPsychological interventionUsabilityMental health literacyMedical educationPsychologyWeb applicationHealth literacyLiteracyStigma (botany)Mental illnessMedicineWorld Wide WebHealth carePedagogyComputer sciencePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The mental health of international students is a growing concern for education providers, students, and their families. Chinese international students have low rates of help seeking owing to language, stigma, and mental health literacy barriers. Web-based help-seeking interventions may improve the rate of help seeking among Chinese international students. Objective This study aimed to describe the development of a mental well-being web app providing personalized feedback and tailored psychoeducation and resources to support help seeking among international university students whose first language is Chinese and test the web application’s uptake and engagement. Methods The bilingual MindYourHead web application contains 6 in-app assessments for various areas of mental health, and users are provided with personalized feedback on symptom severity, psychoeducation tailored to the person’s symptoms and information about relevant interventions, and tailored links to external resources and mental health services. A feasibility study was conducted within a school at the University of Sydney to examine the uptake and engagement of the web application among Chinese international students and any demographic characteristics or help-seeking attitudes or intentions that were associated with its engagement. Results A total of 130 Chinese international students signed up on the web application. There was an uptake of 13.4% (122/908) in the schools’ Chinese student enrollment. Most participants (76/130, 58.5%) preferred to use the web application in Chinese and used informal but not formal help for their mental health. There was considerable attrition owing to a design issue, and only 46 students gained access to the full content of the web application. Of these, 67% (31/46) of participants completed 1 or more of the in-app mental well-being assessments. The most commonly engaged in-app assessments were distress (23/31, 74%), stress (17/31, 55%), and sleep (15/31, 48%), with the majority scoring within the moderate- or high-risk level of the score range. In total, 10% (9/81) of the completed in-app assessments led to clicks to external resources or services. No demographic or help-seeking intentions or attitudes were associated with web-application engagement. Conclusions There were promising levels of demand, uptake, and engagement with the MindYourHead web application. The web application appears to attract students who wished to access mental health information in their native language, those who had poor mental health in the past but relied on informal support, and those who were at moderate or high risk of poor mental well-being. Further research is required to explore ways to improve uptake and engagement and to test the efficacy of the web application on Chinese international students’ mental health literacy, stigma, and help seeking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,406 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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