Implementing the Routine Use of Electronic Mental Health Screening for Youth in Primary Care: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents often present at primary care clinics with nonspecific physical symptoms when, in fact, they have at least 1 mental health or risk behavior (psychosocial) issue with which they would like help but do not disclose to their care provider. Despite global recommendations, over 50% of youths are not screened for mental health and risk behavior issues in primary care. OBJECTIVE: This review aimed to examine the implementation, acceptability, feasibility, benefits, and barriers of e-screening tools for mental health and risk behaviors among youth in primary care settings. METHODS: Electronic databases-MEDLINE, CINAHL, Scopus, and the Cochrane Database of Systematic Reviews-were searched for studies on the routine screening of youth in primary care settings. Screening tools needed to be electronic and screen for at least 1 mental health or risk behavior issue. A total of 11 studies that were reported in 12 articles, of which all were from high-income countries, were reviewed. RESULTS: e-Screening was largely proven to be feasible and acceptable to youth and their primary care providers. Preconsultation e-screening facilitated discussions about sensitive issues and increased disclosure by youth. However, barriers such as the lack of time, training, and discomfort in raising sensitive issues with youth continued to be reported. CONCLUSIONS: To implement e-screening, clinicians need to change their behaviors, and e-screening processes must become normalized into their workflows. Co-designing and tailoring screening implementation frameworks to meet the needs of specific contexts may be required to ensure that clinicians overcome initial resistances and perceived barriers and adopt the required processes in their work.
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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 | 0,011 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».