Physical and mental well-being during the COVID-19 pandemic is typically assessed via surveys, which might make it difficult to conduct longitudinal studies and might lead to data suffering from recall bias. Ecological momentary assessment (EMA) driven smartphone apps can help alleviate such issues, allowing for in situ recordings. Implementing such an app is not trivial, necessitates strict regulatory and legal requirements, and requires short development cycles to appropriately react to abrupt changes in the pandemic. Based on an existing app framework, we developed Corona Health, an app that serves as a platform for deploying questionnaire-based studies in combination with recordings of mobile sensors. In this paper, we present the technical details of Corona Health and provide first insights into the collected data. Through collaborative efforts from experts from public health, medicine, psychology, and computer science, we released Corona Health publicly on Google Play and the Apple App Store (in July, 2020) in 8 languages and attracted 7,290 installations so far. Currently, five studies related to physical and mental well-being are deployed and 17,241 questionnaires have been filled out. Corona Health proves to be a viable tool for conducting research related to the COVID-19 pandemic and can serve as a blueprint for future EMA-based studies. The data we collected will substantially improve our knowledge on mental and physical health states, traits and trajectories as well as its risk and protective factors over the course of the COVID-19 pandemic and its diverse prevention measures.


翻译:在COVID-19大流行期间,通常通过调查来评估身心健康情况,这可能使得难以进行纵向研究,并可能导致出现召回偏见的数据;生态瞬间评估(EMA)驱动的智能手机应用程序有助于缓解这些问题,允许现场记录;实施这种应用程序并非微不足道,需要严格的监管和法律要求,要求短期发展周期对这一大流行病的突变作出适当反应;根据现有的应用框架,我们开发了Corona-19健康软件,作为结合移动传感器录音进行基于问卷的研究的平台;在本文件中,我们介绍了Corona健康的技术细节,并对收集的数据提供了初步见解;通过公共卫生、医学、心理学和计算机科学专家的合作努力,我们以8种语言公开发布Corona健康软件和苹果应用商店(2020年7月),吸引了7 290个设施。我们开发了5项与身心健康有关的研究,并填写了17 241份调查表,证明Corona健康软件是进行与COVI-19大流行流行病有关研究的可行工具,作为我们所收集的蓝图和心理健康知识的基础,可以作为我们所收集的蓝图和历史数据的基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【微众银行】联邦学习白皮书_v2.0,48页pdf,
专知会员服务
165+阅读 · 2020年4月26日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【微众银行】联邦学习白皮书_v2.0,48页pdf,
专知会员服务
165+阅读 · 2020年4月26日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员