University students’ use of mental health services: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International estimates suggest around a third of students arrives at university with symptoms indicative of a common mental disorder, many in late adolescence at a developmentally high-risk period for the emergence of mental disorder. Universities, as settings, represent an opportunity to contribute to the improvement of population mental health. We sought to understand what is known about the management of student mental health, and asked: (1) What proportion of students use mental health services when experiencing psychological distress? (2) Does use by students differ across health service types? METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines using a Context, Condition, Population framework (CoCoPop) with a protocol preregistered on Prospero (CRD42021238273). Electronic database searches in Medline, Embase, PsycINFO, ERIC and CINAHL Plus, key authors were contacted, citation searches were conducted, and the reference list of the WHO World Mental Health International College Student Initiative (WMH-ICS) was searched. Data extraction was performed using a pre-defined framework, and quality appraisal using the Joanna Briggs Institute tool. Data were synthesised narratively and meta-analyses at both the study and estimate level. RESULTS: 7789 records were identified through the search strategies, with a total of 44 studies meeting inclusion criteria. The majority of included studies from the USA (n = 36), with remaining studies from Bangladesh, Brazil, Canada, China, Ethiopia and Italy. Overall, studies contained 123 estimates of mental health service use associated with a heterogeneous range of services, taking highly variable numbers of students across a variety of settings. DISCUSSION: This is the first systematic quantitative survey of student mental health service use. The empirical literature to date is very limited in terms of a small number of international studies outside of the USA; studies of how services link together, and of student access. The significant variation we found in the proportions of students using services within and between studies across different settings and populations suggests the current services described in the literature are not meeting the needs of all students.
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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 | 0,023 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».