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Enregistrement W1706695559 · doi:10.2196/humanfactors.4361

Participatory Research as One Piece of the Puzzle: A Systematic Review of Consumer Involvement in Design of Technology-Based Youth Mental Health and Well-Being Interventions

2015· review· en· W1706695559 sur OpenAlexvenueno aff
Simone Orlowski, Sharon Lawn, Anthony Venning, Megan Winsall, Gabrielle Jones, Kaisha Wyld, Raechel Damarell, Gaston Antezana, G. Schrader, David Smith, Philippa Collin, Niranjan Bidargaddi

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYoung and Well Cooperative Research CentreFlinders UniversityAustralian Government
Mots-clésPsychological interventionMental healthCitizen journalismParticipatory designPsychologyParticipatory action researchEngineering ethicsSociologyApplied psychologyPsychotherapistPolitical scienceEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the potential of technology-based mental health interventions for young people, limited uptake and/or adherence is a significant challenge. It is thought that involving young people in the development and delivery of services designed for them leads to better engagement. Further research is required to understand the role of participatory approaches in design of technology-based mental health and well-being interventions for youth. OBJECTIVE: To investigate consumer involvement processes and associated outcomes from studies using participatory methods in development of technology-based mental health and well-being interventions for youth. METHODS: Fifteen electronic databases, using both resource-specific subject headings and text words, were searched describing 2 broad concepts-participatory research and mental health/illness. Grey literature was accessed via Google Advanced search, and relevant conference Web sites and reference lists were also searched. A first screening of titles/abstracts eliminated irrelevant citations and documents. The remaining citations were screened by a second reviewer. Full text articles were double screened. All projects employing participatory research processes in development and/or design of (ICT/digital) technology-based youth mental health and well-being interventions were included. No date restrictions were applied; English language only. Data on consumer involvement, research and design process, and outcomes were extracted via framework analysis. RESULTS: A total of 6210 studies were reviewed, 38 full articles retrieved, and 17 included in this study. It was found that consumer participation was predominantly consultative and consumerist in nature and involved design specification and intervention development, and usability/pilot testing. Sustainable participation was difficult to achieve. Projects reported clear dichotomies around designer/researcher and consumer assumptions of effective and acceptable interventions. It was not possible to determine the impact of participatory research on intervention effectiveness due to lack of outcome data. Planning for or having pre-existing implementation sites assisted implementation. The review also revealed a lack of theory-based design and process evaluation. CONCLUSIONS: Consumer consultations helped shape intervention design. However, with little evidence of outcomes and a lack of implementation following piloting, the value of participatory research remains unclear.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,239
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,239
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0170,022
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,731
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations202
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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