Associations between dimensions of mental health literacy and adolescent help‐seeking intentions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of long-term mental health problems begin during adolescence. Low mental health literacy (MHL) may impede help-seeking for these problems. Although MHL is a multidimensional construct and adolescent help-seeking can be through formal and informal means, little is known about how dimensions of MHL influence these help-seeking intentions. This study examines associations between dimensions of MHL and formal and informal help-seeking intentions among adolescents. It also investigates whether informal help-seeking mediates the association between dimensions of MHL and formal help-seeking, and whether these associations are moderated by gender. METHODS: A cross-sectional survey including measures of MHL, and help-seeking intentions was distributed to participants in 10 schools (12-17 years) across Scotland (n = 734). Data were analysed using Confirmatory Factor Analyses (CFA) and Structural Equation Modelling (SEM). RESULTS: Confirmatory Factor Analyses identified two distinct dimensions of MHL: ability to identify a mental health problem, and knowledge of treatment efficacy. Only knowledge of treatment efficacy was associated with increased intention to seek formal and informal help. Ability to identify a mental health problem was negatively associated with both forms of help-seeking intentions. Informal help-seeking mediated the association between both forms of MHL and formal help-seeking. Gender did not moderate the associations between MHL and help-seeking. CONCLUSIONS: Care should be taken when providing MHL interventions to ensure that adaptive forms of MHL are promoted. Future research should investigate possible mechanisms by which discrete forms of MHL influence adolescent help-seeking as well as investigating other potential moderators of MHL and help-seeking, such as stigma.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».