The effects of an adapted mental health literacy curriculum for secondary school students in Germany on mental health knowledge and help-seeking efficacy: results of a quasi-experimental pre-post evaluation study
Notice bibliographique
Résumé
Background Because the majority of mental illnesses develop early in life, effective preventative public mental health interventions are needed. Interventions fostering mental health literacy can be used to enhance personal resources and capacities to facilitate mental health care and thus, address help-seeking barriers. A Canadian mental health literacy school curriculum was adapted, piloted, and evaluated for the use in German schools. The study presents the intervention’s effects on mental health knowledge and help-seeking efficacy among 10thgrade students in Germany. Methods 10thgrade students (aged 14–17 years old) from one secondary school participated in a pre- and post-intervention control group study. Both groups completed a questionnaire at two time points assessing mental health knowledge and help-seeking efficacy. Repeated measure analysis of variance (ANOVA) was employed to evaluate the intervention’s effects. Results Data from 188 students was eligible for analysis. The analysis of the baseline data reveals a high comparability of the two groups in terms of demographics, and initial mental health knowledge and help-seeking efficacy scores. ANOVA results showed significant improvements for the intervention group having a large effect size for mental health knowledge (f = 0.574,p < 0.001, partial η2 = 0.25) and a medium effect size for help-seeking efficacy (f = 0.311,p < 0.001, partial η2 = 0.09). Conclusion The first-time application and evaluation of an adapted mental health literacy school curriculum shows significant increases in mental health knowledge and help-seeking efficacy, two core dimensions of mental health literacy, among 10thgrade students in Germany. Further studies are needed to confirm these results as well as have a more in-depth analysis on the interrelations of the different dimensions of mental health knowledge and help-seeking practices.
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 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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».