Mobile App for Improving the Mental Health of Youth in Out-of-Home Care: Development Study Using an Intervention Mapping Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth in out-of-home care encounter substantial mental health challenges because of the absence of stable family and social support systems. Their vulnerability is heightened by trauma, neglect, and abuse. They struggle, especially when transitioning to independent living, coping with loneliness, anxiety, and pressure. OBJECTIVE: This study aimed to develop a mobile app with high accessibility and long-term continuous effects to support independent living and improve mental health among youth in out-of-home care. The approach used was the systematic and step-by-step intervention mapping (IM) framework. METHODS: The program was created using the IM framework and had 6 steps. Drawing from data from individual and focus group interviews and literature reviews, we developed a logical model of the problem. We established program outcomes and objectives, defining performance objectives and variable determinants. We identified theoretical and evidence-based methods that influence determinants. The app design integrated these methods into practical applications, allowing for the creation of self-management and emotional support tools. The development process included ongoing discussions between app designers and the research team to ensure that user needs and preferences were addressed. RESULTS: Individual interviews and focus group discussions revealed challenges in managing daily routines and regulating emotions. The program design was based on the transtheoretical model, social cognitive theory, and elaboration likelihood model. Key features included goal setting, structured routines, emotion recognition flashcards, character models demonstrating emotion regulation strategies, verbal persuasion, and self-monitoring tools to support habit formation and emotion regulation. An implementation plan was developed to facilitate the app's adoption, execution, and maintenance, while an evaluation plan was established, including app usage analytics, user logs, and feedback surveys. A randomized controlled trial will be conducted to assess the app's impact on mental health outcomes, focusing on reducing anxiety and depressive symptoms, improving emotion regulation, and enhancing daily living skills. CONCLUSIONS: The IM framework was beneficial in developing a mobile app to enhance the mental health of youth in out-of-home care. The study produced a program grounded in theory and evidence that caters to the needs of these individuals. Further research should aim to verify the app's effectiveness in real-world settings and refine it continuously based on user input.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».