MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2922533032 · doi:10.2196/11249

How LGBT+ Young People Use the Internet in Relation to Their Mental Health and Envisage the Use of e-Therapy: Exploratory Study

2018· article· en· W2922533032 sur OpenAlexvenueno aff
Mathijs Lucassen, Rajvinder Samra, Ioanna Iacovides, Theresa Fleming, Matthew Shepherd, Karolina Stasiak, Louise Wallace

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderMental healthLesbianPsychologyThe InternetExploratory researchHuman sexualityFocus groupPsychiatrySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) youth and other young people diverse in terms of their sexuality and gender (LGBT+) are at an elevated risk of mental health problems such as depression. Factors such as isolation and stigma mean that accessing mental health services can be particularly challenging for LGBT+ young people, and previous studies have highlighted that many prefer to access psychological support on the Web. Research from New Zealand has demonstrated promising effectiveness and acceptability for an LGBT+ focused, serious game-based, computerized cognitive behavioral therapy program, Rainbow Smart, Positive, Active, Realistic, X-factor thoughts (SPARX). However, there has been limited research conducted in the area of electronic therapy (e-therapy) for LGBT+ people. OBJECTIVE: This study aimed to explore how and why LGBT+ young people use the internet to support their mental health. This study also sought to explore LGBT+ young people's and professionals' views about e-therapies, drawing on the example of Rainbow SPARX. METHODS: A total of 3 focus groups and 5 semistructured interviews were conducted with 21 LGBT+ young people (aged 15-22 years) and 6 professionals (4 health and social care practitioners and 2 National Health Service commissioners) in England and Wales. A general inductive approach was used to analyze data. RESULTS: LGBT+ youth participants considered that the use of the internet was ubiquitous, and it was valuable for support and information. However, they also thought that internet use could be problematic, and they highlighted certain internet safety and personal security considerations. They drew on a range of gaming experiences and expectations to inform their feedback about Rainbow SPARX. Their responses focused on the need for this e-therapy program to be updated and refined. LGBT+ young people experienced challenges related to stigma and mistreatment, and they suggested that strategies addressing their common challenges should be included in e-therapy content. Professional study participants also emphasized the need to update and refine Rainbow SPARX. Moreover, professionals highlighted some of the issues associated with e-therapies needing to demonstrate effectiveness and challenges associated with health service commissioning processes. CONCLUSIONS: LGBT+ young people use the internet to obtain support and access information, including information related to their mental health. They are interested in LGBT-specific e-therapies; however, these must be in a contemporary format, engaging, and adequately acknowledge the experiences of LGBT+ young people.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations69
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207