Promoting mental health and wellbeing among post-secondary students with the JoyPop™ app: study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology use may be one strategy to promote mental health and wellbeing among young adults in post-secondary education settings experiencing increasing distress and mental health difficulties. The JoyPop™ app is mobile mental health tool with a growing evidence base. The objectives of this research are to (1) evaluate the effectiveness of the JoyPop™ app in improving emotion regulation skills (primary outcome), as well as mental health, wellbeing, and resilience (secondary outcomes); (2) evaluate sustained app use once users are no longer reminded and determine whether sustained use is associated with maintained improvements in primary and secondary outcomes; (3) determine whether those in the intervention condition have lower mental health service usage and associated costs compared to those in the control condition; and (4) assess users' perspectives on the quality of the JoyPop™ app. METHODS: A pragmatic, parallel arm randomized controlled trial will be used. Participants will be randomly allocated using stratified block randomization in a 1:1 ratio to the intervention (JoyPop™) or control (no intervention) condition. Participants allocated to the intervention condition will be asked to use the JoyPop™ app at least twice daily for 4 weeks. Participants will complete outcome measures at four assessment time-points (first [baseline], second [after 2 weeks], third [after 4 weeks], fourth [after 8 weeks; follow-up]). Participants in the control condition will be offered access to the app after the fourth assessment time-point. DISCUSSION: Results will determine the effectiveness of the JoyPop™ app for promoting mental health and wellbeing among post-secondary students. If effective, this may encourage more widespread adoption of the JoyPop™ app by post-secondary institutions as part of their response to student mental health needs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06154369 . Registered on November 23, 2023.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
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 | 0,052 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,017 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».