Evaluation of ReachOut.com, an Unstructured Digital Youth Mental Health Intervention: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young people experience a disproportionate burden associated with mental illness that Australia's mental health care system is ill-equipped to handle. Despite improvements in the provision of mental health services, the rates of service utilization among young people remain suboptimal, and there are still considerable barriers to seeking help. Digital mental health services can overcome a number of barriers and connect young people requiring support; however, the evidence base of digital interventions is limited. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine the effectiveness of a brief, self-directed, unstructured digital intervention, ReachOut.com (hereafter ReachOut), in reducing depression, anxiety, stress, and risk of suicide. METHODS: A cohort of 1982 ReachOut users participated in a 12-week longitudinal study, with a retention rate of 81.18% (1609/1982) across the duration of the study. Participants completed web-based surveys, with outcome measures of mental health status and suicide risk assessed at 3 time points across the study period. RESULTS: The results demonstrated that over the 12-week study period, young people using ReachOut experienced modest yet significant reductions in symptoms of depression, anxiety, and stress. Significant, albeit modest, reductions in the proportion of participants at high risk of suicide were also observed. CONCLUSIONS: The findings of this research provide preliminary evidence of the promise of an unstructured digital mental health intervention, ReachOut, in alleviating symptoms of mental ill-health and promoting well-being in young people. These findings are particularly important given that digital services are not only acceptable and accessible but also have the potential to cater to the diverse mental health needs of young people at scale, in a way that other services cannot.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».