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Enregistrement W4353088286 · doi:10.3389/fdgth.2023.1040739

Facilitating engagement of universal school-based digital mental health solutions through user experience: A qualitative exploration

2023· article· en· W4353088286 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthThematic analysisPsychologyMedical educationIntervention (counseling)Digital healthPerceptionApplied psychologyQualitative researchHealth careMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital mental health intervention (DMHI) programs offered in schools present a readily-accessible and flexible means for educating, empowering, and supporting adolescents in maintaining a balanced mental health, especially during uncertain and stressful times such as the COVID-19 pandemic. Recent studies indicate that the effectiveness of DMHI programs in improving students' mental well-being and in preventing from their mental health complications depends on the users' engagement. This study focuses on identifying the user experience factors that can facilitate user engagement with universal school-based DMHI programs (i.e., the DMHI programs delivered to the students regardless of their mental health risks or conditions). To identify said factors, we sought to gain a deeper understanding of perceptions, opinions, and preferences of actual end-users (i.e., the adolescents) regarding their experiences with both digital and non-digital mental health resources. Specifically, interviews were conducted with two participant groups to uncover the reasons that could lead the adolescents to better engage with school-based DMHI programs, as well as the shortcomings that could prevent that from happening: (a) adolescent users who had either a high or a low level of engagement with universal DMHI programs of a specific school-based digital mental health solution; and (b) adolescents who had voluntarily used non-digital or non-school-based digital mental health resources for purposes other than treatment. Through a thematic analysis of interview data, the most important (or primary) and the additionally desirable (or secondary) factors that could lead to a higher engagement level for school-based DMHI programs were identified. Lastly, using the evidence gathered from our interviews, specific recommendations are proposed that could help in targeting each identified engagement factor and in increasing the likelihood that school-based DMHI programs achieve their desired outcome for high school students.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,321 · 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