Preliminary Support for a Technology-Enhanced Suicide Prevention Intervention for College Students: A Mixed-Method Pre-Implementation Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-injurious thoughts and behaviors, including suicidal ideation, planning, attempts, and nonsuicidal self-injury, are a significant public health concern among college students. Community college students face elevated mental health risks and persistent barriers to traditional services, particularly those from underserved and ethnoracially minoritized backgrounds, underscoring the need for scalable, accessible digital mental health interventions. Objective: This study conducted a mixed methods evaluation of the initial reactions of college students to a novel technology-enhanced suicide prevention intervention (TE-SPI), with particular focus on feedback regarding a mobile app prototype (BRITE) designed to support coping skill use and mood monitoring, as well as proposed nondemanding caring contact text messages. Methods: A mixed methods approach using the technology acceptance model (TAM) was used to assess the TE-SPI among 20 ethnoracially diverse college students (mean age 22.8, SD 3.9) from a community college (n=10) and a 4-year university (n=10). Participants were shown the BRITE app prototype on a study iPad and asked to provide feedback on its perceived ease of use, usefulness, and relevance to student needs. Quantitative measures assessed initial impressions of satisfaction and usability, while qualitative analyses examined participants' reactions to the app prototype and preferences regarding potential caring contact text messages. Results: Participants generally reported favorable initial impressions of the BRITE app prototype, with 90% (18/20) describing it as helpful and 85% (17/20) user-friendly; 90% (18/20) also indicated that they would recommend it to peers in distress. Qualitative feedback supported these findings, highlighting the app's perceived accessibility, relevance to student life, and potential usefulness during moments of distress. Participants also offered concrete suggestions for app refinements (eg, mood scale customization, gamification, and language options) and for useful caring contact messages they would want to receive. In total, 55% (11/20) of participants said that they would want to receive text messages as part of TE-SPI, while 25% (5/20) reported maybe or possibly wanting to receive messages. Conclusions: Findings offer preliminary insight into how college students perceive the BRITE app prototype and proposed caring contact message, highlighting concrete feedback for app refinement prior to real-world testing. This study provides early user feedback that can inform further development of the TE-SPI model. Future research should examine actual use, acceptability, feasibility, and clinical impact among diverse college students.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».