“I don’t think they’re as culturally sensitive”: a mixed-method study exploring e-mental health use among culturally diverse populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Culturally diverse populations (CDPs), such as visible minorities, face challenges, such as lack of culturally tailored resources, when accessing mental health services. These barriers may be addressed by e-mental health (eMH) technologies. However, little attention has been devoted to understanding the cultural responsiveness of these services among CDPs. AIMS: This study explores CDPs experience of eMH for anxiety and depressive disorders in an urban area and gauge its cultural responsiveness. METHODS: = 14) shared their experiences through semi-structured focus groups. RESULTS: The majority of participants (68%) indicated that the eMH resources used were not culturally tailored. However, most participants (65%) agreed that the resource was available in their preferred language. Focus group discussions revealed key experiences around limited language diversity, cultural representation and cultural competency, and culturally linked stigma. eMH recommendations suggested by participants focused on including culturally tailored content, graphics and phrases, and lived experiences of CDPs. CONCLUSIONS: The findings showcase the need for more culturally responsive eMH beyond language translation, while providing healthcare professionals with a greater and nuanced understanding of treatment needs in cultural groups.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».