Exploring Challenges in Conducting E-Mental Health Research Among Asian American Women
Notice bibliographique
Résumé
In this discussion paper, we explore the challenges of conducting e-mental health intervention research among Asian American women and propose a model for addressing these barriers. Based on an extensive literature review, we identify two main types of barriers to conducting e-mental health intervention research among Asian American women: recruitment barriers and adherence barriers. Recruitment barriers are further subcategorized into those related to (1) stigmatized cultural beliefs about mental illness and mental health services; (2) lack of awareness about mental health services; and (3) language barrier. As to adherence barriers, the two identified subtypes concern (1) acuity and severity of mental health condition; and (2) lack of time. In order to enhance recruitment and adherence in e-mental health intervention research among the studied population, we formulate the following three main research strategies, namely: (1) considering the cultural and social contexts of Asian American women in the development of e-mental health interventions; (2) determining appropriate program length; and (3) conducting feasibility studies to test e-mental health interventions. We suggest that nurse researchers integrate our proposed model in conducting e-mental health interventions among Asian American women. Our proposed model also implies that nurses play an important role in encouraging Asian American women's acceptance of and adherence to e-mental health interventions. In order to overcome the obstacles to conducting e-mental health research among Asian American women, we recommend that nurses familiarize themselves with credible, relevant, and evidence-based e-mental health resources and integrate online mental health services and information within their nursing practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».