The Impact of a Mental Health Game (eQuoo) on the Resilience of Young Adults: A Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: mHealth apps are showing promise as an accessible means to improve mental health and wellbeing. However, there is limited evidence for their efficacy, particularly in periods after their initial usage, and in non-Western cultures. Objective: In this study, we explored the impact of eQuoo, an emotional fitness application which gamifies self-reflection and learning, in terms of its ability to build resilience in a sample of young people in Vietnam. Materials and Methods: Individuals (n = 264, M = 25.65 years, SD = 4.84; 52% female) completed self-reports consisting of three different measures of resilience (the Rugged Resilience Measure, Adult Resilience Measure, Brief Resilience Scale). Assessments were taken at the start and end of a five-week use period, and also three months after baseline. Results: Comparison tests indicated various improvements in resilience between baseline and five weeks and at three months, depending on the subgroup of participants (whether male or female or younger or older), as well as in terms of the way resilience was operationalised (e.g., ability to ‘bounce back’ or the protective factors associated with managing adversity). Conclusion: The study indicates that eQuoo can build resilience and can therefore provide a convenient means of supporting the mental health and wellbeing of young adults.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».