Examining health apps and wearable use in improving physical and mental well-being across U.S., China, and Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Health apps and wearables are touted to improve physical health and mental well-being. However, it is unclear from existing research the extent to which these health technologies are efficacious in improving physical and mental well-being at a population level, particularly for the underserved groups from the perspective of health equity and social determinants. Also, it is unclear if the relationship between health apps and wearables use and physical and mental well-being differs across individualistic, collectivistic, and a mix of individual-collectivistic cultures. A large-scale online survey was conducted in the U.S. (individualist culture), China (collectivist culture), and Singapore (mix of individual-collectivist culture) using quota sampling after obtaining ethical approval from the Institutional Review Board (IRB-2021-262) of Nanyang Technological University (NTU), Singapore. There was a total of 1004 respondents from the U.S., 1072 from China, and 1017 from Singapore. Data were analyzed using multiple regression and negative binomial regression. The study found that income consistently had the strongest relationship with physical and mental well-being measures in all three countries, while the use of health apps and wearables only had a moderate association with psychological well-being only in the US. Health apps and wearables were associated with the number of times people spent exercising and some mental health outcomes in China and Singapore, but they were only positively associated with psychological well-being in the US. The study emphasizes the importance of considering the social determinants, social-cultural context of the population, and the facilitating conditions for the effective use of digital health technologies. The study suggests that the combined use of both health apps and wearables is most strongly associated with better physical and mental health, though this association is less pronounced when individuals use only apps or wearables.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».