Sustained improvements in students’ mental health literacy with use of a mental health curriculum in Canadian schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enhancement of mental health literacy for youth is a focus of increasing interest for mental health professionals and educators alike. Schools are an ideal site for addressing mental health literacy in young people. Currently, there is limited evidence regarding the impact of curriculum-based interventions within high school settings. We examined the effect of a high-school mental health curriculum (The Guide) in enhancing mental health literacy in Canadian schools. METHODS: We conducted a secondary analysis on surveys of students who participated in a classroom mental health course taught by their usual teachers. Evaluation of students' mental health literacy (knowledge/attitudes) was completed before and after classroom implementation and at 2-month follow-up. We used paired-samples t-tests and Cohen's d value to determine the significance and impact of change. RESULTS: There were 265 students who completed all surveys. Students' knowledge significantly improved between pre- and post-tests (p < 0.001; d = 0.90) and was maintained at follow-up (p < 0.001; d = 0.73). Similarly, attitude significantly improved between pre- and post-tests (p < 0.001; d = 0.25) and was significantly higher at follow-up than base-line (p < 0.007; d = 0.18) CONCLUSIONS: The Guide, applied by usual teachers in usual classroom curriculum, may help improve student knowledge and attitudes regarding mental health. This is the first study to demonstrate the positive impact of a curriculum-based mental health literacy program in a Canadian high school population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».