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Enregistrement W3038759516 · doi:10.2196/19031

Digital Mental Health Resources for Asylum Seekers, Refugees, and Immigrants: Protocol for a Scoping Review

2020· review· en· W3038759516 sur OpenAlexvenueno aff
Buaphrao Raphiphatthana, Herdiyan Maulana, Timothy Howarth, Karen Gardner, Tricia Nagel

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeCINAHLMental healthPsycINFOPopulationGrey literatureScopusSystematic reviewPsychologyMEDLINEMedicineNursingPsychiatryPolitical sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asylum seekers, refugees, and immigrants experience a number of risk factors for mental health problems. However, in comparison to the host population, these populations are less likely to use mental health services. Digital mental health approaches have been shown to be effective in improving well-being for the general population. Thus, they may provide an effective and culturally appropriate strategy to bridge the treatment gap for these populations vulnerable to mental health risks. OBJECTIVE: This paper aims to provide the background and rationale for conducting a scoping review on digital mental health resources for asylum seekers, refugees, and immigrants. It also provides an outline of the methods and analyses, which will be used to answer the following questions. What are the available digital mental health resources for asylum seekers, refugees, and immigrants? Are they effective, feasible, appropriate, and accepted by the population? What are the knowledge gaps in the field? METHODS: The scoping review methodology will follow 5 phases: identifying the research question; identifying relevant studies; study selection; charting the data; and collating, summarizing, and reporting the results. Searches will be conducted in the following databases: EBSCOhost databases (CINAHL Plus with Full Text, MEDLINE with Full Text, APA PsycArticles, Psychology and Behavioral Sciences Collection, and APA PsycInfo), PubMed, and Scopus. Additionally, OpenGrey, Mednar, and Eldis will be searched for gray literature. All primary studies and gray literature in English concerning the use of information and communication technology to deliver services addressing mental health issues for asylum seekers, refugees, and immigrants will be included. RESULTS: This scoping review will provide an overview of the available digital mental health resources for asylum seekers, refugees, and immigrants and describe the implementation outcomes of feasibility, acceptability, and appropriateness of such approaches for those populations. Potential gaps in the field will also be identified. CONCLUSIONS: As of February 2020, there were no scoping reviews, which assessed the effectiveness, feasibility, acceptability, and appropriateness of the available digital mental health resources for asylum seekers, refugees, and immigrants. This review will provide an extensive coverage on a promising and innovative intervention for such populations. It will give insight into the range of approaches, their effectiveness, and progress in their implementation. It will also provide valuable information for health practitioners, policy makers, and researchers working with the population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/19031.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,014
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,014

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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