Utilization of the mental health first aid ALGEE action plan: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Mental health training programs exist to assist the public with aiding people experiencing mental distress. This study aims to examine the five steps of the Mental Health First Aid (MHFA) ALGEE action plan to assess which steps were used most frequently and how personal characteristics were associated with utilization. Design/methodology/approach Individuals completing MHFA either at public schools with students ranging in age from 5 to 18 or at a university in the Northern central area of the USA were invited to participate. Prior to MHFA, participants completed an initial questionnaire, which included demographic questions and questions assessing the use of the MHFA ALGEE action plan, which is a plan to provide help to someone experiencing mental distress. Follow-up questionnaires were completed every quarter to assess the ALGEE action plan utilization at three-, six- and nine-months after completion of MHFA. A comparison group of individuals, not completing MHFA, was also included. Findings After completing MHFA, individuals demonstrated an increase in using the ALGEE action plan at three- and six-months, but by nine-months there was a reduction in utilization. In general, age, gender and race did not usually influence the usage of the ALGEE action plan. Originality/value Although other studies have measured the efficacy of MHFA, those studies have focused on participant predicted behaviors. The present study measured self-reported behavior and compared the behaviors to a comparison group over time.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».