A systematic review of electronic mental health interventions for Indigenous youth: Results and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Electronic health interventions involve health services delivered using the Internet and related communication technologies. These services can be particularly relevant for Indigenous populations who often have differential access to health-care services compared to general populations, especially within rural and remote areas. As the popularity of electronic health interventions grows, there is an increased need for evidence-based recommendations for the effective use of these technologies. The current study is a systematic review of peer-reviewed and available grey literature with the aim of understanding outcomes of electronic health interventions for mental health concerns among Indigenous people. Studies used electronic health technologies for substance use treatment or prevention, suicide prevention, parenting supports, goal setting and behaviour change and consultation services. Various technological platforms were used across interventions, with both novel and adapted intervention development. Most studies provided qualitative results, with fewer studies focusing on quantitative outcomes. Some preliminary results from the engagement of Indigenous individuals with electronic health services has been demonstrated, but further research is needed to confirm these results. Identified barriers and facilitators are identified from the reviewed literature. Recommendations for future development of electronic health interventions for Indigenous youth are provided.
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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 | 0,024 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».