Usability and Quality of the JoyPop App: Prospective Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health difficulties are increasing among Canadian postsecondary students, and many face barriers to accessing mental health care. Mobile health smartphone apps for mental health reduce common barriers to care and improve student mental health outcomes. However, students' engagement and use of mental health apps is low. Evaluating the usability and quality of mental health apps is essential not only for user engagement but also for safety and overall utility. Few mental health apps have undergone usability and quality evaluations, especially with measures explicitly designed for these apps. The JoyPop app is a resilience-building mental health app with evidence supporting its effectiveness for student mental health. It has yet to be evaluated using standardized measures of mental health app usability and quality, and the influence of usability and quality on use is unknown. Objective: We evaluated the usability and quality of the JoyPop app and the predictive importance of usability and quality, compared to other relevant user characteristics, in predicting intentions to use the app in the future (usage intentions). Methods: Participants (N=183) completed preapp measures assessing demographics and personality traits, then used the app for 1 week, and then completed postapp measures assessing the usability, quality, and use of the JoyPop app. Usability (overall; and subscales: ease of use, interface and satisfaction, and usefulness) and quality (objective, subjective, and perceived impact) were assessed with descriptive statistics. Multiple regression analyses tested the predictive importance of usability and quality on usage intentions after controlling for other user characteristics. Results: Participants rated the JoyPop app's overall usability as "very good" (mean 5.63, SD 0.85). Participants rated the JoyPop app's overall objective quality as "excellent" (mean 4.06, SD 0.54). Subjective quality ratings were good, with many participants (135/183, 73.8%) indicating they would recommend the app to others. Participants rated the app as having a moderate and helpful impact on their mental health and coping skills (mean 3.48, SD 0.88). In each regression model, usability (β=.56, P<.001) and quality (β=.52, P<.001) were the strongest predictors and predicted usage intentions over and above other user characteristics. Conclusions: Results align with prior research evaluating the JoyPop app and maintain that it is an engaging and high-quality mental health app that can support students. Findings provide important insight into the optimal design of mental health apps for students and inform adaptations to future iterations of the JoyPop app.
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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».