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Enregistrement W4400569094 · doi:10.1101/2024.07.10.24310091

Characteristics of Suicide Prevention Apps: A Content Analysis of Apps Available in Canada and the United Kingdom

2024· preprint· en· W4400569094 sur OpenAlexaffabout
Laura Bennett‐Poynter, Samantha Groves, Jessica Kemp, Hwayeon Danielle Shin, Lydia Sequeira, Karen Lascelles, Gillian Strudwick

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadPersonalizationDescriptive statisticsContent analysisInternet privacyWorld Wide WebMobile appsPasswordAndroid (operating system)Computer scienceMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective We aimed to examine the characteristics, features, and content of suicide prevention mobile apps available in app stores in Canada and the United Kingdom. Design Suicide prevention apps were identified from Apple and Android app stores between March-April 2023. Apps were screened against predefined inclusion criteria, and duplicate apps were removed. Data were then extracted based on descriptive (e.g., genre, app developer), security (e.g., password protection), and design features (e.g., personalization options). Content of apps were assessed using the Essential Features Framework. Extracted data were analyzed using a content analysis approach including narrative frequencies and descriptive statistics. Results Fifty-two (n=52) suicide prevention apps were included within the review. Most were tailored for the general population and were in English language only. One app had the option to increase app accessibility by offering content presented using sign language. Many apps allowed some form of personalization by adding text content, however most did not facilitate further customization such as the ability to upload photo and audio content. All identified apps included content from at least one of the domains of the Essential Features Framework. The most commonly included domains were sources of suicide prevention support, and information about suicide. The domain least frequently included was screening tools followed by wellness content. No identified apps had the ability to be linked to patient medical records. Conclusions The findings of this research present implications for the development of future suicide prevention apps. Development of a co-produced suicide prevention app which is accessible, allows for personalization, and can be integrated into clinical care may present an opportunity to enhance suicide prevention support for individuals experiencing suicidal thoughts and behaviours. Article Summary Strengths and limitations of this study This app review used an established method for systematically identifying and examining suicide prevention apps, which has been successfully used previously. There is potential for overlap between different domains of the Essential Features Framework, which could lead to changes in reporting of percentages relating to app review findings. Only apps available in the UK and Canada in the English language were assessed. Current provision and content of suicide prevention apps may differ across countries, including those available in lower- and middle-income countries. Due to resource and time constraints, the quality of apps were not assessed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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