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Enregistrement W4224316014 · doi:10.2196/32157

Using the Stay Strong App for the Well-being of Indigenous Australian Prisoners: Feasibility Study

2022· article· en· W4224316014 sur OpenAlexvenueno aff
Elke Perdacher, David J. Kavanagh, Jeanie Sheffield, Karyn L. Healy, Penny Dale, Ed Heffernan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WarwickStrongMenzies School of Health ResearchQueensland Health
Mots-clésIndigenousMental healthPrisonPsychological interventionMedicinePopulationGovernment (linguistics)Intervention (counseling)MainstreamAgency (philosophy)NursingPsychiatryPsychologyPolitical scienceCriminologySociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The gap between mental health needs and resources for Aboriginal and Torres Strait Islander people, the Indigenous people of Australia, is most marked in the prison population. Indigenous people are overrepresented in Australian prisons. In prison, this group experiences mental disorders to a greater degree than non-Indigenous prisoners. This group has also been found to experience mental disorder at a higher rate than Indigenous people in the community. In addition to pre-existing determinants of poor mental health, these high prevalence rates may reflect poor engagement in mainstream interventions or the efficacy of available interventions. In community populations, the use of digital mental health resources may help to increase access to well-being support. However, culturally appropriate digital tools have not been available to Indigenous people in prisons. The absence of feasibility and efficacy studies of these tools needs to be addressed. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the feasibility of the Stay Strong app as a digital well-being and mental health tool for use by Indigenous people in prison. METHODS: Dual government agency (health and corrective services) precondition requirements of implementation were identified and resolved. This was essential given that the Stay Strong app was to be delivered by an external health agency to Indigenous prisoners. Then, acceptability at a practice level was tested using postuse qualitative interviews with clients and practitioners of the Indigenous Mental Health Intervention Program. All Indigenous Mental Health Intervention Program practitioners (10/37, 27%) and client participants who had completed their second follow-up (review of the Stay Strong app; 27/37, 73%) during the study period were invited to participate. RESULTS: Owing to the innovative nature of this project, identifying and resolving the precondition requirements of implementation was challenging but provided support for the implementation of the app in practice. Acceptability of the app by clients and practitioners at a practice level was demonstrated, with nine themes emerging across the interviews: satisfaction with the current Stay Strong app, supported client goal setting, increased client self-insight, improved client empowerment, cultural appropriateness, enhanced engagement, ease of use, problems with using an Android emulator, and recommendations to improve personalization. CONCLUSIONS: The Stay Strong Custody Project is a pioneering example of digital mental health tools being implemented within Australian prisons. Using the app within high-security prison settings was found to be feasible at both strategic and practice levels. Feedback from both clients and practitioners supported the use of the app as a culturally safe digital mental health and well-being tool for Aboriginal and Torres Strait Islander people in prison.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,282
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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