What makes mental health and substance use services youth friendly? A scoping review of literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are increasing calls to make mental health and substance use services youth friendly, with hopes of improving service uptake, engagement and satisfaction. However, youth-friendliness in this area has not been clearly defined and there is a lack of information about the characteristics that make such services youth friendly. The purpose of this scoping review was to examine the literature available on youth-friendly mental health and substance use services in order to identify the characteristics, outline the expected impacts, and establish a definition. METHODS: A scoping review of seven databases and grey literature sources was conducted. Twenty-eight documents were retained as relevant to the research questions. Relevant data from these documents was extracted, analyzed and presented to stakeholders, including youth, caregivers and service providers to validate and refine the results. RESULTS: Youth-friendly mental health and substance use services include integrated, inclusive, confidential and safe organization and policy characteristics; bright, comfortable, environment with informational materials; welcoming and genuine service providers with appropriate communication and counselling skills; an accessible location; minimal wait times; and individualized and innovative approaches. All areas in which youth friendliness should be implemented in a mental health and substance use service organization had a core value of youth voice. CONCLUSION: Improving the youth friendliness of mental health and substance use services includes incorporating youth voice in organization, policy, environment, service providers, and treatment services, and has implications for treatment uptake, engagement and satisfaction. Further research is required to determine the impact of youth friendliness in such services.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».