MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4315620378 · doi:10.2196/42119

A Universal Mental Health–Promoting Mobile App for Adolescents: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4315620378 sur OpenAlexvenueno aff
Sabine Kaiser, Marte Rye, Reidar Jakobsen, Monica Martinussen, Helene Høgsdal, Henriette Kyrrestad

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelsedirektoratetUniversitetet i Tromsø
Mots-clésMental healthRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialFeelingIntervention (counseling)ChecklistPsychologymHealthCoping (psychology)Psychological interventionMedicineClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In times of increasing mental health problems among young people, strengthening efforts to improve mental health through mental health promotion and prevention becomes increasingly important. Effective measures that support young people in coping with negative thoughts, feelings, and stress are essential, not just for the individual but also for society. OBJECTIVE: The aim of this paper is to provide a description of a cluster randomized controlled trial that will be conducted to examine the effectiveness of Opp, a universal mental health-promoting mobile app for adolescents aged 13 to 19 years that provides information and exercises to better cope with stress, negative thoughts, and negative feelings. The protocol was developed in accordance with the SPIRIT checklist. METHODS: An effectiveness study will be conducted with 3 measurement points: preintervention (T1), 2 weeks after the intervention (T2), and about 1 month after the intervention (T3). Adolescents will be recruited from middle and high schools in Norway and randomly assigned to the intervention or control groups. Randomization will be conducted on the school level. Opp can be downloaded from the Google Play or App Store but is password protected with a 4-digit code, which will be removed after study completion. Participants in the intervention group will receive a text message with the code to unlock the app. The participants in the intervention group can use Opp without limits on length or time of use. Objective data on how long or how often the participants use the app will not be collected. However, the second and third questionnaires for the intervention group contain app-specific questions on, for example, the use of the app. RESULTS: Recruitment and data collection started in August and September 2022. So far, 381 adolescents have answered the first questionnaire. Data collection was expected to end in December 2022 but has had to be prolonged to approximately June 2023. The results of the study will be available in 2023 at the earliest. CONCLUSIONS: This project will contribute unique knowledge to the field, as there are few studies that have examined the effects of universal health-promoting mobile apps for adolescents. However, several limitations have to be taken into account when interpreting the results, such as randomization on the school level, the short time frame in which the study was conducted, and the lack of objective data to monitor the use of the app. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05211713; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05211713. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/42119.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,017

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,404 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→