Acceptability and utility of digital well‐being and mental health support for university students: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the acceptability and explore the utility of a novel digital platform designed as a student-facing well-being and mental health support. METHODS: An adapted version of i-spero® was piloted as a student-facing well-being support and as part of routine university-based mental health care. In both pathways, student participants completed baseline demographics and brief validated measures of well-being and mental health. Weekly measures of anxiety (GAD-7) and depression (PHQ-9) and a Week 8 Experience Survey were also scheduled. Integrated mixed methods analysis was used to assess acceptability and explore the utility of these platforms. RESULTS: Students in the well-being (n = 120) and care pathways (n = 121) were mostly female and between 19 and 22 years of age. Baseline screen positive rates for anxiety and depression were high in both the well-being (68%) and care pathways (80%). There was a substantial drop in adherence over Week 1 (50% well-being; 40% care) followed by minor attrition up to Week 8. Anxiety and depressive symptom levels improved from baseline in students who dropped out after Week 1 (p ≤ .06). The student experience was that i-spero® improved their emotional self-awareness, understanding of progress in care, and knowledge about when to seek help. Most students agreed (>75%) that i-spero® should form part of regular university student wellness support. CONCLUSIONS: Digital well-being and mental health support seems acceptable to university students; however, engagement and persistence are areas for further development. Such digital tools could make a positive contribution to an evidence-based stepped approach to student well-being and mental health support.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».