Using Mobile Assessments to Characterize Mental and Physical Health Behaviors in Youth: Protocol for a Pilot Intensive Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Promoting healthy behaviors including adequate sleep, regular physical activity, balanced diet, and abstinence from substance use, alongside nurturing affective functioning, may crucially support physical and mental well-being in youth. Yet, little is known about how these domains interact dynamically in their daily lives. Objective: This pilot study evaluates the feasibility of prolonged, multiwave ambulatory assessment in school-recruited adolescents as well as in clinical and school-recruited preadolescents. In addition, it will examine the dynamic interplay of different health behavior domains and affective functioning in adolescent samples recruited in schools. Methods: The initial target sample size was 100 youths (ages 9-17 years) across 2 assessment protocols. Adolescents complete three 3-week waves with 4 daily ecological momentary assessments and parallel actigraphy, and preadolescents follow two 10-day assessment waves. Feasibility aims will be assessed via equivalence tests targeting an a priori level of missing data and dropout at 70% each. Dynamic modeling in adolescent datasets will be addressed by a planned multilevel analysis leveraging idiographic effects as predictors of symptom outcomes, as well as state-of-the-art exploratory frameworks. Results: By July 2025, we enrolled 113 school adolescents and 27 school preadolescents exceeding the a priori target. Recruitment and data collection are still ongoing in the clinical preadolescent group of currently 13 preadolescents. Conclusions: This concise, intensive longitudinal protocol provides the basis for examining the feasibility of long-term intensive longitudinal paradigms in youth and lays a critical foundation for future large-scale studies aimed at unpacking the evolving interplay of health behaviors and emotional well-being.
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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 | 0,031 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».