Mental Health Literacy Intervention on Help-Seeking in Athletes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Mental health literacy (MHL) is recognised as a major factor in whether athletes seek help when they experience mental health difficulties. Therefore, the current study aimed to provide a systematic review of the effectiveness of MHL training programmes in improving mental health knowledge and help-seeking and reducing stigma among athletes. To identify intervention studies of MHL programmes, five electronic databases were systematically searched for articles published before May 2020. The selection procedure was based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. All kinds of study designs were included. Effect sizes were calculated for mental health knowledge, stigma reduction and help-seeking attitudes, intentions and behaviours. Risk of bias was assessed for each study using the Cochrane tool and the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Five studies (1239 participants in total) were selected for review. Overall, either small or medium effects were found for mental health knowledge, stigma reduction, help-seeking attitudes, and intentions for post- and follow-up interventions, whereas a null effect was found in help-seeking behaviours for both post- and follow-up interventions. Furthermore, three studies had a low risk of bias, and two had a high risk of bias. MHL interventions can enhance help-seeking attitudes and intentions and mental health knowledge and reduce stigma but do not increase help-seeking behaviours for now. Further studies should evaluate interventions to enhance help-seeking behaviours. Furthermore, the methodological quality of studies, including randomized controlled trials and other designs, should be improved in 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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».