Design, Develop, and Pilot-Test a Digital Platform to Enhance Student Well-Being: Protocol for a Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Well-being is a multidimensional concept and has been extended to many areas. Student well-being has garnered attention over the last decade due to concerns that have been raised. Digital health interventions have the potential to enhance and improve student well-being. OBJECTIVE: The objective of the study is to design, develop, and pilot-test a digital health platform to enhance student well-being. METHODS: A sample size of 5000 participants will be recruited across Gujarat and Tamil Nadu, India. Students will be enrolled from Parul University in Vadodara, Gujarat, as well as Panimalar Medical College Hospital and Research Institute, Panimalar Engineering College, Panimalar Institute of Technology, and Panimalar College of Nursing in Chennai, Tamil Nadu. Current undergraduate and graduate students consenting to participate will be recruited using convenience sampling from these institutes. The study will collect baseline data to construct the student well-being index. Based on the risk profile, a random subset of the population will be provided access to the digital health intervention, which will deliver tailored interactive messages addressing the various dimensions of well-being among undergraduate and graduate students. The eligible study participants will be aged 18 years and older, enrolled in these institutes, and willing to give their consent to participate in the study. RESULTS: The proposed research is an unfunded study. The enrollment of the individuals in the study began in October 2022. Data gathered will be analyzed using SAS (version 9.3; SAS Institute) and results will be reported as 95% CIs and P values. CONCLUSIONS: The proposed study will help to determine the factors affecting well-being among college students and help in designing digital health interventions to improve the well-being of undergraduate and graduate students. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/39779.
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 | 0,053 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
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 ».