A systematic review of depression literacy: Knowledge, help‐seeking and stigmatising attitudes among adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Depression is a common mental health disorder and affects many adolescents worldwide. Depression literacy can improve mental health outcomes. The aim of this study was to collate and analyse the extant evidence on depression literacy among adolescents, with particular focus on tools used to examine depression literacy and the findings on components of depression literacy. METHODS: Nine electronic databases and 1 grey literature source were searched for studies published in English between January 2006 and December 2018 and involving adolescents aged 10-19 years. We included studies that reported on components of depression literacy such as knowledge, help-seeking and stigmatising attitudes. We excluded qualitative studies. Two independent reviewers verified that the studies met the inclusion criteria, assessed the quality of the studies and extracted their characteristics. The data were descriptively analysed and appraised using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), Cochrane Collaboration's tool and the Quality Assessment Tool for Quantitative Studies (QATSQ). RESULTS AND CONCLUSION: Fifty of the 14,626 references identified met the inclusion criteria. Depression literacy was most commonly (58%) assessed using tools that utilize a vignette-based methodology. A lack of uniformity in reporting of depression literacy was noted. Adolescents were poor at recognising depression, likely to seek help from informal sources and tended to attach stigma to depression. The implications of the findings are discussed and suggestions made for future research.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».