MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312874877 · doi:10.2196/41939

The Use of Technology to Provide Mental Health Services to Youth Experiencing Homelessness: Scoping Review

2022· article· en· W4312874877 sur OpenAlexaff
Shalini Lal, Sarah Elias, Vida Sieu, Rossana Peredo

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOMental healthSystematic reviewPsychological interventionGrey literatureMEDLINEPsychologyMedical educationMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing interest in using information and communication technologies (ICTs) to improve access to mental health services for youth experiencing homelessness (YEH); however, limited efforts have been made to synthesize this literature. OBJECTIVE: This study aimed to review the research on the use of ICTs to provide mental health services and interventions for YEH. METHODS: We used a scoping review methodology following the Arksey and O'Malley framework and guidelines from the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis. The results are reported according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) statement and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews). A systematic search was conducted from 2005 to 2021 in MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycInfo, Cochrane, Web of Science, and Maestro and in ProQuest Thesis and Dissertations, Papyrus, Homeless Hub, and Google Scholar for gray literature. Studies were included if participants' mean age was between 13 and 29 years, youth with mental health issues were experiencing homelessness or living in a shelter, ICTs were used as a means of intervention, and the study provided a description of the technology. The exclusion criteria were technology that did not allow for interaction (eg, television) and languages other than French or English. The data were analyzed using descriptive statistics and qualitative approaches. Two reviewers were involved in the screening and data extraction process in consultation with a third reviewer. The data were summarized in tables and by narrative synthesis. RESULTS: From the 2153 abstracts and titles screened, 12 were included in the analysis. The most common types of ICTs used were communication technologies (eg, phone, video, and SMS text messages) and mobile apps. The intervention goals varied widely across studies; the most common goal was reducing risky behaviors, followed by addressing cognitive functioning, providing emotional support, providing vital resources, and reducing anxiety. Most studies (9/11, 82%) focused on the feasibility of interventions. Almost all studies reported high levels of acceptability (8/9, 89%) and moderate to high frequency of use (5/6, 83%). The principal challenges were related to technical problems such as the need to replace phones, issues with data services, and phone charging. CONCLUSIONS: Our results indicate the emerging role of ICTs in the delivery of mental health services to YEH and that there is a high level of acceptability based on early feasibility studies. However, our results should be interpreted cautiously, considering the limited number of studies included in the analysis and the elevated levels of dropout. There is a need to advance efficacy and effectiveness research in this area with larger and longer studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2022-061313.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0240,020
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207