Applications mobiles pour soutenir la santé mentale des jeunes : opportunités et défis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Adolescence is a sensitive period during which many changes occur and may have the potential to affect an individual's cognitive and psychosocial development. It is also during this period that the most abrupt increase in mental health problems is noted. Several initiatives seek to prevent the onset or deterioration of these disorders among young people, and especially those in situations of vulnerability because the emotional or behavioral difficulties they are already displaying or because of the adversities they face. In these efforts, the use of technology is generally perceived as natural, even desirable, among these "digital natives." Objective This critical review examines the strengths and limitations of mobile applications (apps), as documented in the literature, and based in our own experience, to evaluate their potential to support youths' mental health and resilience in times of adversity, and the obstacles most likely to lessen their impacts. Findings Mobile apps, by their format and through the types of usage they provide, allow young people to have access to evidence-based information anchored to their realities. Apps also represent an opportunity to engage certain young people in a process of change or to support them in their request for help. All the more, these new tools are available at all times and are aligned to their needs for autonomy and confidentiality. Many challenges must, however, be overcome to best support young people's mental health through apps, including reliance on scientific validation, the protection of personal data and the capacity to attract and promote engagement in young people. Conclusion The critical analysis of the available literature is intended as a strategic thinking process to further support the development of future apps that will meet the best standards as viewed by a multitude of actors likely to create and use them.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».