An app-based ecological momentary assessment of undergraduate student mental Health during the COVID-19 pandemic in Canada (Smart Healthy Campus Version 2.0): Longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results from the Smart Healthy Campus 2.0 study/smartphone app, developed and used to collect mental health-related lifestyle data from 86 Canadian undergraduates January-August 2021. Objectives of the study were to 1) address the absence of longitudinal mental health overview and lifestyle-related data from Canadian undergraduate students, and 2) to identify associations between these self-reported mental health overviews (questionnaires) and lifestyle-related measures (from smartphone digital measures). This was a longitudinal repeat measures study conducted over 40 weeks. A 9-item mental health questionnaire was accessible once daily in the app. Two variants of this mental health questionnaire existed; the first was a weekly variant, available each Monday or until a participant responded during the week. The second was a daily variant available after the weekly variant. 6518 digital measure samples and 1722 questionnaire responses were collected. Mixed models were fit for responses to the two questionnaire variants and 12 phone digital measures (e.g. GPS, step counts). The daily questionnaire had positive associations with floors walked, installed apps, and campus proximity, while having negative associations with uptime, and daily calendar events. Daily depression had a positive association with uptime. Daily resilience appeared to have a slight positive association with campus proximity. The weekly questionnaire variant had positive associations with device idling and installed apps, and negative associations with floors walked, calendar events, and campus proximity. Physical activity, weekly, had a negative association with uptime, and a positive association with calendar events and device idling. These lifestyle indicators that associated with student mental health during the COVID-19 pandemic suggest directions for new mental health-related interventions (digital or otherwise) and further efforts in mental health surveillance under comparable circumstances.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».