Use of technology to provide mental health services to youth experiencing homelessness: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the importance to address mental health issues as early as possible, youth experiencing homelessness (YEH) often lack prompt and easy access to health services. Recently, there has been a surge of studies focusing on leveraging technology to improve access to mental health services for YEH; however, limited efforts have been made to synthesise this literature, which can have important implications for the planning of mental health service delivery. Thus, this scoping review aims to map and synthesise research on the use of information and communication technologies (ICTs) to provide mental health services and interventions to YEH. METHODS AND ANALYSIS: A scoping review of the literature will be conducted, following Arksey and O'Malley's proposed methodology, the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews and recent guidelines from the Joanna Briggs Institute. All peer-reviewed papers using ICTs as a means of intervention will be considered, as well as grey literature. Only documents in English or French will be included in the analysis. First, 10 electronic databases will be consulted. Next, all data will be extracted into Covidence. Then, two reviewers will independently conduct the screening and data extraction process, in the case of discrepancies, a third reviewer will be included. Finally, data will be synthesised according to our objectives. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required, as data will be collected from published literature. Findings will be disseminated through conference presentations and peer-reviewed journals.
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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 | 0,126 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,019 |
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 ».